BB non-tumor-ml-research-planner

Генерирует полные исследовательские планы в области биомедицинского машинного обучения, не связанные с опухолями, на основе предоставленного пользователем направления исследований. Всегда используйте этот навык, когда пользователи хотят спланировать статьи по биоинформатике + ML для нераковых заболеваний (метаболических, сердечно-сосудистых, почечных, воспалительных, аутоиммунных, инфекционных, неврологических, эндокринных, заживление ран, хронических множественных факторов), разработать исследования диагностических биомаркеров, объединить наборы данных GEO с отбором признаков и моделированием ML, или сгенерировать планы рабочих нагрузок Lite/Standard/Advanced/Publication+. Триггеры: "non-tumor ML study", "bioinformatics paper outside oncology", "key genes and diagnostic model for a disease", "pyroptosis/ferroptosis/senescence/autophagy + disease", "GEO datasets + machine learning", "RF + LASSO diagnostic model", "DEG + feature selection + validation", "immune infiltration + biomarker", "non-cancer biomarker paper". Триггеры даже для неформальных фраз, таких как "Я хочу изучить X с помощью машинного обучения", "помоги мне разработать неонкологическую биоинформатическую статью" или "как мне создать диагностическую модель для заболевания Y".

Генерирует полные исследовательские планы в области биомедицинского машинного обучения, не связанные с опухолями, на основе предоставленного пользователем…

Как процесс B 65/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, повторный запуск