非肿瘤机器学习研究规划

根据用户提供的研究方向，生成完整的非肿瘤生物医学机器学习研究设计。当用户希望为非癌症疾病（代谢性、心血管、肾脏、炎症性、自身免疫性、感染性、神经性、内分泌、伤口愈合、慢性多因素疾病）规划生物信息学 + ML 论文、设计诊断性生物标志物研究、结合 GEO 数据集进行特征选择与 ML 建模，或生成 Lite/Standard/Advanced/Publication+ 工作量方案时，始终使用此技能。触发场景包括："非肿瘤 ML 研究"、"肿瘤学之外的生物信息学论文"、"某疾病的关键基因和诊断模型"、"pyroptosis/ferroptosis/senescence/autophagy + 疾病"、"GEO 数据集 + 机器学习"、"RF + LASSO 诊断模型"、"DEG + 特征选择 + 验证"、"免疫浸润 + 生物标志物"、"非癌症生物标志物论文"。即使是随意的表述，例如"我想用机器学习研究 X"、"帮我设计一篇非肿瘤生物信息学论文"，或"如何为疾病 Y 构建诊断模型"，也应触发此技能。

模型生成摘要（rules/v1 · 2026-09-26 00:01）：根据用户提供的研究方向，生成完整的非肿瘤生物医学机器学习研究设计
这是模型对公开材料的总结，不是官方声明，请以原链内容为准。

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版本	存档时间	内容哈希	内容
v1	2026-09-26 00:00	d3fb659c	可取

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