无监督学习方法通常用于分析基因组平台数据。然而这些方法忽略了前列腺样本中的大量的异质成分。那么这篇文章的研究的目的就是使用更复杂的分析方法对前列腺癌转录组数据的结构进行反卷积，为该疾病提供新颖的临床可行信息。其发表在British Journal ofCancer上，影响因子5.416。
在文本情感分类中，预训练模型如何进行prompting呢？为此，本篇文章在不同提示符的状况下，研究了零样本学习分类器对提示符变化的敏感性，进而给出在情感分类预训练模型的提示符选择方法。
今天解读一篇发表在EBioMedicine上的文章，影响因子6.68。文章通过建立了一个肿瘤微环境风险评分panel,并证明其可作为I-III期结肠癌患者生存预测和治疗指导的有效工具。
在深度学习中，优化算法是非常重要的，因为它们可以帮助我们训练出更好的模型。然而，现有的优化算法需要调整大量的超参数，这是一项非常耗时和困难的任务。此外，现有算法忽略了神经网络结构信息，而采用隐式的体系结构信息或体系结构不可知的距离函数。
阅读发表在computers & security（CCF-B）上的文章Deep learning for insider threat detection：Review，challenges and opportunities，一篇内部威胁检测的综述，来了解内部威胁检测的历史，挑战以及未来的研究方向。
受试者2、3、5、6、8、9和10 在10年时都是无事件的。受试者4和7 在10年之前发生了该事件。主题1 在10年之前已被审查，因此我们不知道他们是否在10年之前有此事件-我们如何将该主题纳入我们的估计中？
逻辑回归是一种拟合回归曲线的方法，y=f(x)，当y是一个分类变量时。这个模型的典型用途是在给定一组预测因素x的情况下预测y，预测因素可以是连续的、分类的或混合的。
大家好！今天跟大家分享的是2020年4月发表在EBioMedicine（IF = 5.736）上的文章。文章利用从临床搜集的胰腺导管腺癌（PDAC）病人样本，通过LASSO算法及Cox回归分析，构建5分子预后模型，同时利用生存曲线、ROC曲线和多变量Cox回归分析验证了该模型的预后价值，并评估该模型预测术后ACT治疗预后的价值。
今天给大家介绍哈佛大学威斯生物工程研究所,Google Research和Dyno Therapeutics的研究人员联合发表在Nature Biotechnology上的一篇文章。这项工作运用深度学习技术来设计高度多样化的腺相关病毒（AAV）衣壳蛋白变异体作为有效的DNA载体以扩大基因疗法的适用范围。另外该方法可以在产生改良病毒载体和蛋白质治疗剂方面发挥潜在作用。
大家好，今天和大家分享的是2020年2月发表在clinical cancer research（IF=10.107)上的一篇文章，免疫检查点抑制剂atezolizumab治疗的晚期肺癌患者的预后模型的建立和验证” 在这篇文章中，作者基于大量的临床数据，借助Cox回归分析的方法，建立了可用于预测使用atezolizumab治疗的晚期肺癌患者预后生存状况的模型，并在外部数据集进行验证，取得了很好的预测效果。
本文针对SAS启动时间、纸厂产出、钢板、采购订单数量数据集展开研究，通过帮助客户分析每个样本中与相关的时间数据，探讨了控制图在质量管理中的应用。同时，还对包含订单和故障数据的文件进行了分析，展示了控制图在不同数据集上的应用，并通过解释结果来揭示其在质量管理和生产过程中的重要性。通过本研究，我们希望能够深入了解控制图的作用，为提高生产效率和质量管理水平提供有效的数据分析方法和决策支持。
我们都知道，教科书上所学与实际操作还是有出入的，那关于机器学习有什么好的项目可以实操吗？
大家好，今天和大家分享的是2020年1月发表在“Frontiers in Genetics” (IF=3.258)上的一篇文章“An Integrated Model Based on a Six-Gene Signature Predicts Overall Survival in Patients With Hepatocellular Carcinoma”，作者借助GEO、ICGC等公共数据库，通过生物信息学的方法筛选出6个可用于预测肝细胞癌（HCC）患者OS的基因，并构建列线图对不同数据集的样本进行预测，验证筛选基因的预后价值。
大家好，这次给大家分享一篇2020年1月发表在Int. J. Biol. Sci.杂志上的文章，即时影响因子5.03。本文主要是研究与食管癌预后相关的7-mRNA，同样是一篇预测模型的文章，下面一起来看一下这篇文章！
决策树模型本质是一颗由多个判断节点组成的树。在树的每个节点做参数判断，进而在树的最末枝(叶结点)能够对所关心变量的取值作出最佳判断。通常，一棵决策树包含一个根结点，若干内部节点和若干叶结点，叶结点对应决策分类结果。分支做判断，叶子下结论。
在泰坦尼克号灾难中，了解乘客生存状况是一个重要而挑战性的任务。这个任务的目标是通过分析乘客的各种特征，构建预测模型，以预测一个乘客在沉船事件中是否幸存。数据集提供了关于每位乘客的多个方面的信息，如性别、年龄、客舱等级等。
参考链接： Python线性回归的波士顿房屋Kaggle挑战 | 机器学习 Machine Learning
尽管生存分析是统计学的一个分支，但通常不包含在初级统计学课程中，对一般公众来说也相对不知名。它主要在生物统计学课程或高级统计学研究计划中教授。
时间序列预测问题可以作为一个有监督学习问题来解决。
大家好！今天给大家解读一篇2022年1月发表在Genome Medicine(IF:11.117)上的文章。本研究通过对多个肺腺癌数据集进行分析，构建的2基因特征并确定L-score和S-score与肺腺癌患者预后和免疫治疗反应有关。
教科书和课程会让你误以为精通，因为材料就在你面前。但当你尝试去应用它时，可能会发现它比看起来更难。而「项目」可帮助你快速提高应用的 ML 技能，同时让你有机会探索有趣的主题。
最近我们被客户要求撰写关于增强回归树（BRT）的研究报告，包括一些图形和统计输出。
在本文中，在R中拟合BRT（提升回归树）模型。我们的目标是使BRT（提升回归树）模型应用于生态学数据，并解释结果。
生存分析是一种回归问题（人们想要预测一个连续值），但有一个转折点。它与传统回归的不同之处在于，在生存分析中，结果变量既有一个事件，也有一个与之相关的时间值，部分训练数据只能被部分观察——它们是被删失的。本文用R语言生存分析晚期肺癌患者数据
在后基因组时代，蛋白质组学在生物医学研究中发挥着重要作用。近日，Nature子刊《Laboratory Investigation》发表了一篇高通量蛋白组的mini-review，概述了高通量蛋白质组学技术、统计和算法的进展。
本文介绍由印度的德里印度理工学院Debarka Sengupta研究员团队和澳大利亚昆士兰州的前列腺癌研究中心的Colleen C. Nelson教授团队联合发表在Nature Communications的研究成果。肿瘤间和肿瘤内异质性是癌症治疗的主要障碍，会导致癌症患者出现不同的药物反应。高通量筛选数据集为基于机器学习的个性化治疗建议铺平了道路。本文作者介绍了Precily，这是一种使用基因表达数据推断癌症治疗反应的预测建模方法。作者展示了将通路活性估计与药物描述符结合作为特征的好处。作者将Precily应用于与数百个癌细胞系相关的单细胞和bulk RNA测序数据。然后，作者使用他们内部的前列腺癌细胞系和暴露于不同治疗条件的异种移植数据集来评估治疗结果的可预测性。此外，作者证明了本文方法对来自癌症基因组图谱的患者药物反应数据的适用性，以及描述三名黑色素瘤患者治疗过程的独立临床研究。研究结果强调了化学转录组学方法在癌症治疗选择中的重要性。
人工智能（AI）在医学影像诊断中的成功应用使得基于人工智能的癌症成像分析技术开始应用于解决其他更复杂的临床需求。从这个角度出发，我们讨论了基于人工智能利用影像图像解决临床问题的新挑战，如预测多种癌症的预后、预测对各种治疗方式的反应、区分良性治疗混杂因素与进展，肿瘤异常反应的识别以及突变和分子特征的预测等。我们综述了人工智能技术在肿瘤成像中的发展和机遇，重点介绍了基于人工的影像组学方法和基于深度学习的方法，并举例说明了它们在决策支持中的应用。我们还解决了临床应用过程中面临的挑战，包括数据整理和标注、可解释性以及市场监管和报销问题。我们希望通过帮助临床医生理解人工智能的局限性和挑战，以及它作为癌症临床决策支持工具所能提供的机会，为他们揭开影像组学人工智能的神秘面纱。
书中其中一个应用例子就是用于预测波士顿的房价，这是一个有趣的问题，因为房屋的价值变化非常大。这是一个机器学习的问题，可能最适用于经典方法，如 XGBoost，因为数据集是结构化的而不是感知的。然而，这也是一个数据集，深度学习提供了一个非常有用的功能，就是编写一个新的损失函数，有可能提高预测模型的性能。这篇文章的目的是来展示深度学习如何通过使用自定义损失函数来改善浅层学习问题。
生存分析（也称为工程中的可靠性分析）的目标是在协变量和事件时间之间建立联系。生存分析的名称源于临床研究，其中预测死亡时间，即生存，通常是主要目标。
我在一家数据科学培训公司工作。对于学员，我常常给出的建议并不是推荐库或者工具，而是让他们首先明确自己想成为什么样的数据科学家，确定自己的方向。
生存分析是一种回归问题（人们想要预测一个连续值），但有一个转折点。它与传统回归的不同之处在于，在生存分析中，结果变量既有一个事件，也有一个与之相关的时间值，部分训练数据只能被部分观察——它们是被删失的。本文用R语言生存分析晚期肺癌患者数据 （ 查看文末了解数据获取方式 ）。
本章的目的是为读者提供理解基因组学所需的一些基础知识。需要说明，这绝不是对这一学科的完整概述，而只是一个简单的总结，它将帮助非生物学相关专业的读者理解计算基因组学中反复出现的生物学概念。熟知基因组生物学和全基因组定量分析的读者可以自由跳过这一章或大致浏览一遍。
本文是数据派研究部“集成学习月”的第三篇文章，本月将陆续发布关于集中学习的话题内容，月末将有答题互动活动来赢奖，欢迎随时留言讨论相关话题。 随机森林-概述 当变量的数量非常庞大时，你将采取什么方法来处理数据？ 通常情况下，当问题非常庞杂时，我们需要一群专家而不是一个专家来解决问题。例如Linux，它是一个非常复杂的系统，因此需要成百上千的专家来搭建。 以此类推，我们能否将许多专家的决策力，并结合其在专业领域的专业知识，应用于数据科学呢？现在有一种称为“随机森林”的技术，它就是使用集体决策来改善单一决策产
乳腺癌是全球最常见的癌症之一，也是全球女性恶性肿瘤死亡的主要原因。肿瘤浸润性淋巴细胞是乳腺癌患者重要预后生物标志物的来源。
大家好！今天跟大家分享的文献是2020年9月发表在Molecular Therapy-Oncolytics（IF=4.115）杂志上的一篇文章。文章利用TGCA数据库中肺癌患者的转录组数据，使用代谢基因特征建立预测模型，预测患者的生存时间。构建列线图预测患者的3年和5年生存率。
人类总是痴迷于“算命”。无论是中国文化中的“算命”，还是西方文化中的“占星术”，都显示出人们对此的热情。在这一部分，我们将讨论另一种科学的“算命”。 该模型将用于评估患者的预后。作为一名肿瘤科医生，在临床实践中你将面临癌症患者提出的诸如“我能活多久”之类的问题。这是一个令人头痛的问题。大多数情况下，我们可以根据相应疾病的临床分期来判断患者的中位生存时间。实际上，临床分期是我们对这些患者进行生存预测的基础，换句话说，临床分期就是“预测模型”。我们根据患者的临床分期用中位生存期来回答这个问题。但是，这样做可能会引出新的问题，因为用一群人的中位生存期来预测特定个体的生存时间可能并不那么准确，无法判断该特定个体的预后是更好还是更差。
本文介绍shap原理，并给出一个简单的示例揭示shap值得计算过程； 然后介绍如何将shap值转化为我们更容易理解的概率。
组织病理学图像的机器学习算法正变得越来越复杂。从检测和分类细胞和组织，到预测生物标志物和患者预后。任务的复杂程度依赖于病理学家对组织中特定特征的注释。但生物标记物和结果更为复杂。算法必须在没有任何组织的区域或其外观特征是重要的先验知识的情况下解码大型的整个图像图像。
终于还是要发这个系列了，其实我还没有准备好，机器学习系列，有一个公众号做的非常好，是中科院上海马普所的几个同学做的，过两天我会在此推送他们的学习目录，供大家欣赏。 我就先抛砖引玉吧： 随机森林背景介绍 讨厌写背景知识，大家自己去搜搜吧！ 准备训练数据和测试数据集 这里，我们从GEO数据库里面下载两个不同研究的表达芯片数据 training data set:GSE2034 GSE2034已经是2005年的数据了，不过资料整理的比较其实，共有180 lymph-node negative relapse fr
随着计算机算法呈指数式增长，人工智能（AI）方法有望提高医学诊断和治疗方法的精确度。影像组学方法在神经肿瘤学领域中的应用一直并可能继续处于这场革命的前沿。应用于常规和高级神经肿瘤学MRI数据的各种AI方法已经能够识别弥漫性胶质瘤的浸润边缘，区分假性进展和真实进展，并且比日常临床实践中使用的方法更好地预测复发和生存率。影像基因组学还将促进我们对癌症生物学的理解，允许以高空间分辨率对分子环境进行无创采样，从而能够对潜在异质性细胞和分子过程的系统理解。通过提供空间和分子异质性的体内标记物，基于人工智能的影像组学和影像基因组学工具有可能将患者分为更精确的初始诊断和治疗途径，并在个性化医疗时代实现更好的动态治疗监测。尽管仍存在重大挑战，但随着人工智能技术的进一步发展和临床应用的验证，在影像学实践中将发生巨大变化。
肺腺癌(LUAD)是世界上最常见的肺癌亚型，LUAD患者的生存率较低。N6-甲基腺苷(m6A)和长链非编码RNA(lncRNAs)在LUAD的预后价值和免疫治疗反应中发挥着至关重要的作用。
Siglecs是唾液酸结合IgG样凝集素的一个家族，其中CD33（即siglec3）是白血病的靶标，靶向siglec6的CAR-T细胞已经应用于消除白血病细胞。
在医学研究中，生存分析是一类非常重要的统计方法，它主要的目的是对生存率和时间进行建模，计算患者在特定时间段内生存的概率，主要用于评估治疗的效果和疾病的危险程度。由于患者可能在研究结束时或存活或死亡，还有一部分可能失联（可能活着），导致出现一定比例的删失值。因此，生存分析的数据分析也有其自身的特点。
A novel immune-related genes prognosis biomarker for melanoma- associated with tumor microenvironment肿瘤微环境相关黑色素瘤的一种新的免疫相关基因预测生物标志物
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