癫痫是一种中枢神经系统疾病（CNS），在美国影响约1.2％（340万人），全球影响超过6500万。此外大约每26人中就有一人会在其一生中的某个时刻患上癫痫症。癫痫发作的种类很多，每种都有不同的症状，如失去意识，抽搐运动或混乱。有些癫痫发作在视觉上难以察觉; 患者通常会表现出一些症状，例如在短时间内没有反应或茫然地凝视。癫痫发作可能意外发生，并可能导致诸如摔倒，咬舌头或失去对一个人的尿液或粪便的控制等伤害。因此这些是为什么癫痫发作检测对于怀疑易患癫痫发作的医疗监督患者至关重要的一些原因。
在基因表达定量后，需要将这些数据导入到 R 中，以生成用于执行 QC（质控）。下面将讨论定量数据的格式，以及如何将其导入 R，以便可以继续工作流程中的 QC 步骤。
假设您正在尝试构建一个模型来预测受访者，并且在您的数据集中，约有3％的人口会作出回应（目标= 1）。在不应用任何特定分析技术的情况下，您的预测结果很可能是每个记录都被预测为非响应者（预测目标= 0），从而使预测结果信息量不足。这是由于这种信息的性质，我们称之为高度不平衡的数据。 数据的不平衡本质可能是内在的，这意味着不平衡是数据空间性质[1]的直接结果，或者是外在的，这意味着不平衡是由数据的固有特性以外的因素引起的，例如数据收集，数据传输等 作为数据科学家，我们主要关注内在数据不平衡; 更具体地说，数据集
今天为大家介绍的是来自Kumar Shubham团队的一篇论文。癌症是全球主要的死亡原因之一，由于基因组的变化在患者中表现出异质性。为了推进个性化治疗策略的研究，实验室中通常会实验确定各种药物对从癌症中提取的细胞（‘细胞系’）的效果。然而，由于生物和环境差异，细胞系和人类之间的基因组数据和药物反应分布存在差异。此外，尽管许多癌症患者的基因组资料容易获得，但相应的药物反应数据稀缺，这限制了训练能够有效预测患者药物反应的机器学习模型的能力。最近的癌症药物反应预测方法主要遵循无监督域不变表示学习的范式，然后进行下游的药物反应分类。由于患者对药物反应的异质性和药物反应数据的有限性，在两个阶段引入监督是具有挑战性的。本文通过在第一阶段引入一种新颖的表示学习方法和在第二阶段引入弱监督来应对这些挑战。对真实患者数据的实验结果表明，作者的方法（WISER）在预测个性化药物反应方面优于现有的最先进方法。作者的实现代码可以在https://github.com/kyrs/WISER上找到。
本文是一篇综述文章 「A Survey on Causal Inference」 的阅读笔记（大部分内容参照原文进行了较为通俗易懂的翻译，小部分内容加入了自己的理解）。
大脑的功能连接(FC)已被证明在会话中表现出微妙但可靠的调节。估计时变FC的一种方法是使用基于状态的模型，该模型将fMRI时间序列描述为状态的时间序列，每个状态都有一个相关的FC特征模式。然而，从数据对这些模型的估计有时不能以一种有意义的方式捕获变化，这样模型估计将整个会话(或它们的最大部分)分配给单个状态，因此不能有效地捕获会话内的状态调制；我们将这种现象称为模型变得静态或模型停滞。在这里，我们的目标是量化数据的性质和模型参数的选择如何影响模型检测FC时间变化的能力，使用模拟fMRI时间过程和静息状态fMRI数据。我们表明，主体间FC的巨大差异可以压倒会话调制中的细微差异，导致模型成为静态的。此外，分区的选择也会影响模型检测时间变化的能力。我们最后表明，当需要估计的每个状态的自由参数数量很高，而可用于这种估计的观测数据数量较低时，模型往往会变成静态的。基于这些发现，我们针对时变FC研究在预处理、分区和模型复杂性方面提出了一套实用的建议。
Apache Spark是一个基于集群的开源计算系统，主要用于处理非常大的数据集。并行计算和容错功能是Spark体系结构的内置功能。Spark Core是Spark的主要组件，并通过一组机器提供通用数据处理功能。基于Spark Core构建的其他组件带来更多功能，如机器学习。关于Apache Spark的全面介绍的文档已发布，请参阅Apache Spark官方文档，Apache Spark简介，Spark中的大数据处理和Spark Streaming入门。
对于医生来说，如果有某种“特定功能”来预测患者是否会有未知结果，那么许多医疗实践模式或临床决策都会改变。在临床上，几乎每天我们都会听到这样的叹息：“如果我能提前知道，我当然不会这样做！”。举个简单的例子，如果我们可以预测患有恶性肿瘤的患者对某种化疗药物耐药，那么我们将不会选择给患者服用该药物；如果我们可以预测患者在手术过程中可能出现大出血，那么我们将谨慎操作并为患者准备足够的血液制品；如果我们可以预测高脂血症患者不会从某些降脂药物中受益，那么我们可以避免许多无意义的医疗干预。
雷锋网AI掘金志消息，日前，英伟达与伦敦国王学院以及一家法国初创公司Owkin合作，在新成立的伦敦医学影像与人工智能中心中应用了联邦学习技术。
当你的才华还撑不起你的野心时，请潜下心来，脚踏实地，跟着我们慢慢进步。不知不觉在单细胞转录组领域做知识分析也快两年了，通过文献速递这个栏目很幸运聚集了一些小伙伴携手共进，一起成长。
上一篇ZZ介绍了本篇综述的摘要和引言，了解到了本篇文章主要是关于基于“潜在结果框架”的因果推断方法综述。下面我们继续解析论文，探索作者给我们描绘的因果世界，首先附一下上篇内容：
本文用爬虫采集了汽车销售数据，后来对其进行了扩展，创建这个数据集，其中包括境内的所有二手车辆或者经销商车辆条目数据。这些数据每隔几个月就会被抓取一次，它包含 提供的关于汽车销售的大部分相关信息，包括价格、状况、制造商、纬度/经度和 18 个其他类别等列。对于机器学习ML 项目，请考虑对位置列（例如 long/lat）进行特征工程。
机器学习，深度学习已经变得越来越重要，其中的算法与模型也开始慢慢渗透到我们生活之中。圣诞假期读到一篇非常有趣的综述，主要的内容是讲作为生物学家，如何进行机器学习的学习。下面和大家一起学习这篇文章。
神经和神经发育疾病是一个主要的公共卫生问题，迫切需要新的治疗方法。有效疗法的发展依赖于对行为产生过程中涉及的神经底物的精确定位。在清醒手术中进行的认知和神经监测中进行的直接电刺激(Direct electrical stimulation, DES)目前被认为是脑功能因果关系映射的金标准。然而，DES受限于刺激位点的局限性，阻碍了在网络水平上对人脑功能的真正整体探索。我们使用了来自612例胶质瘤患者的4137个DES点，并结合人类脑连接组数据——静息态功能MRI (n = 1000)和扩散加权成像(n = 284)——来提供针对12个不同行为域的因果宏观功能网络的多模态描述。为了探讨我们的程序的有效性，我们(i)比较了健康人群和临床人群的网络地形;(ii)测试了DES衍生网络的预测能力;(iii)量化结构连接与功能连接之间的耦合;(iv)建立一个多元模型，能够量化单个受试者偏离正常人群的情况。最后，我们通过测试DES衍生的功能网络在识别与术后语言障碍相关的关键神经调控靶点和神经底物方面的特异性和敏感性，探索了其转译潜能。与单独使用DES相比，DES和人类连接组数据的组合使全脑覆盖率平均增加了29.4倍。DES衍生的功能网络可以预测未来的刺激点(准确率为97.8%)，并得到皮层下刺激的解剖连接的有力支持。我们没有观察到患者和健康人群在组和单一受试者水平之间有任何显著的地形差异。在具体的临床应用中，我们发现DES衍生的功能网络在多个功能域与有效的神经调控靶点重叠，在使用不同刺激技术的颅内刺激点进行测试时显示出高度的特异性，并可有效地用于表征术后行为缺陷。DES与人类连接组的集成从根本上提高了DES或单独功能成像提供的功能映射的质量。DES衍生的功能网络可以可靠地预测未来的刺激点，与基础白质有很强的对应关系，可用于患者特异性的功能定位。可能的应用范围从精神病学和神经病学到神经心理学、神经外科和神经康复。
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。
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。
Tracking the Evolution of Non–Small-Cell Lung Cancer
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 ）。
为了汇总结果，DESeq2 中一个方便的函数是 summary()。它与用于检查数据帧的函数同名。当使用 DESeq 结果表作为输入调用此函数时，将使用默认阈值 padj < 0.1 汇总结果。但是，由于我们在创建结果表阈值时将 alpha 参数设置为 0.05：FDR < 0.05（即使输出显示 p 值 < 0.05，也使用 padj/FDR）。让我们从 OE 与对照结果开始：
选自BAIR Blog 作者：Jianbo Chen、Mitchell Stern 机器之心编译 参与：Nurhachu Null、路雪 UC Berkeley 近日提出了一种新型特征选择方法 CCM，该方法基于最小化条件协方差算子的迹来进行特征选择。研究者的实验证明该方法在多个合成和现实数据集上达到了不输当前先进方法的性能。相关论文《Kernel Feature Selection via Conditional Covariance Minimization》被 NIPS 2017 接收。 论文链接：h
机器学习(Machine learning, ML)方法有可能实现临床脑电(Electroencephalography, EEG)分析的自动化。它们可以分为基于特征的方法(使用手工制作的特征)和端到端的方法(使用学习的特征)。以往对EEG病理解码的研究通常分析了有限数量的特征、解码器或两者兼而有之。对于I)更详细的基于特征的EEG分析，以及II)两种方法的深入比较，我们首先开发了一个全面的基于特征的框架，然后将该框架与最先进的端到端方法进行比较。为此，我们将提出的基于特征的框架和深度神经网络(包括EEG优化的时间卷积网络(temporal convolutional network, TCN))应用于病理性和非病理性EEG分类。为了进行强有力的比较，我们选择了天普大学医院(Temple University Hospital, TUH)的异常EEG语料库(2.0.0版)，其中包含大约3000个EEG记录。结果表明，所提出的基于特征的解码框架可以达到与现有深度神经网络相同的精度。我们发现这两种方法的准确率都在81%到86%的范围内。此外，可视化和分析表明，这两种方法使用了相似的数据方面，例如，在颞叶电极位置处的delta和theta波段功率。我们认为，由于临床标签之间的不完全一致性，目前的二值EEG病理解码器的准确率可能达到90%左右，并且这种解码器已经在临床上有用，例如在临床EEG专家很少的领域。我们提出的基于特征的框架是开源的，从而为EEG机器学习研究提供了一个新的工具。本文发表在Neuroimage杂志。
在进行深度学习模型训练时，我们常常会遇到各种各样的错误消息。其中一个常见的错误是： too many indices for tensor of dimension 3 这个错误通常出现在处理张量（Tensor）的过程中，意味着我们在访问或操作张量时使用了过多的索引。
在前文scRNA-seq marker identification(二)，我们我们提到了差异分析，下面我们来详细了解下
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
近几十年，心脏病是导致美国人死亡的主要因素，所以患有心脏衰竭 （Heart Failure） 的美国人越来越多一点也不奇怪。预计到2030年，确诊患有心脏衰竭的美国成年人将会增加46％，这意味着患病人数将达到八百万，一半左右的人在确诊五年内死亡。 （ AI 科技评论按：心力衰竭简称心衰，是指由于心脏的收缩功能和/或舒张功能发生障碍，不能将静脉回心血量充分排出心脏，导致静脉系统血液淤积，动脉系统血液灌注不足，从而引起心脏循环障碍症候群） 心脏衰竭很难早确诊，在美国国家卫生研究院 (National Insti
目的：我们评估了耐药颞叶癫痫(TLE)患者的术前脑结构网络和临床特征，以确定与术后癫痫复发的相关性。
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？
假设检验的功效定义为假设原假设为假，检验拒绝原假设的概率。换句话说，如果一个效应是真实的，那么分析判断该效应具有统计显着性的概率是多少？
本文用爬虫采集了汽车销售数据（查看文末了解数据获取方式），后来对其进行了扩展，创建这个数据集，其中包括境内的所有二手车辆或者经销商车辆条目数据（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
本文介绍如何利用人工智能（AI）最新的进展重塑临床试验设计的关键步骤，以提高临床试验成功率。
想象一下，你和你的小伙伴正在努力寻找一个完美的餐厅，以便愉快的享用晚餐。我们清楚这个过程可能会花费数小时去争论，你会找到现代生活的便利之处：在线评论。通过在线评论，你找到了自己的选择，推荐 Carlo's 餐厅的男女用户的比例都高于你的小伙伴选择的 Sophia's 餐厅。然而，正当你准备宣布胜利时，你的小伙伴使用相同的数据得到，由于所有用户中推荐选择 Sophia 的百分比较高，因此很明显要选择它。
为了构建用于理解COVID-19的多样发展的全面模型，我将应用分析时间序列模型来评估新冠病毒住院患者的人数增长。时间序列模型的常见要求是平滑，是用于消除数据噪声的常用技术。在这个背景下，我们的目标是了解在有数据噪声的基本情况下，是否存在新冠病人住院治疗数量的平稳增长过程。
Origin是一款广泛应用于科学数据分析和绘图的软件，具有许多独特的功能。本文将通过实际案例来介绍其中四个功能。
在量化基因表达之后，我们需要将该数据导入R，以生成用于执行QC的矩阵。在本课中，我们将讨论盘点数据可以采用的格式，以及如何将其读入R，以便我们可以继续工作流程中的QC步骤。我们还将讨论我们将使用的数据集和相关的元数据
AI 科技评论消息，谷歌在 ArXiv 上公开了一篇论文，也很可能是谷歌使用深度学习模型在电子病历建模分析方面的首篇文章。这篇论文由「编译器从不警告Jeff，Jeff 会警告编译器」的谷歌大脑高级研究
阅读是一种进化上的新发展，它招募和调节连接初级和语言处理区域的大脑回路。我们研究了大脑物理结构的指标是否与阅读表现相关，以及遗传变异是否影响这种关系。为此，我们使用了9 - 10岁儿童的青少年大脑认知发展数据集(n = 9013)，并关注了150项皮质表面积(CSA)和厚度的测量。我们的研究结果表明，阅读表现与包括阅读网络相关区域在内的九种大脑结构有关。此外，我们表明，这种关系部分是由遗传因素介导的，包括其中两个测量：整个左半球的CSA，特别是左颞上回的CSA。这些影响强调了基因、大脑和阅读之间复杂而微妙的相互作用，这是一种部分可遗传的多基因技能，依赖于分布式网络。
今天为大家介绍的是来自Ling-Yun Wu和Zheng Xia团队的一篇关于单细胞表型学习的论文。准确地从异质细胞群体中识别与表型相关的细胞亚群对于揭示驱动生物学或临床表型的潜在机制至关重要。在这里，通过采用一种带拒绝学习策略作者开发了一种名为PENCIL的新型监督学习框架，用于从单细胞数据中识别与分类或连续表型相关的亚群。通过将特征选择功能嵌入到这个灵活的框架中，首次能够同时选择信息丰富的特征并识别细胞亚群，从而能够准确识别由于无法同时进行基因选择而被其他方法忽略的表型亚群。
特征选择能够改善你的机器学习模型。在这个系列中，我简单介绍你需要了解的特征选择的全部内容。本文为第一部分，我将讨论为什么特征选择很重要，以及为什么它实际上是一个非常难以解决的问题。我将详细介绍一些用于解决当前特征选择的不同方法。 我们为什么要关心特征选择？ 特征工程对模型质量的影响通常比模型类型或其参数对模型质量的影响更大。而特征选择对于特征工程来说是关键部分，更不用说正在执行隐式特征空间转换的核函数和隐藏层了。在支持向量机（SVM）和深度学习的时代，特征选择仍然具有相关性。 首先，我们可以愚弄最复杂的模型
Somatic point mutations are detectable in spatial transcriptomics data
在分析高维数据时，降维（Dimensionality reduction，DR）方法是我们不可或缺的好帮手。
这个中文教程是原始资料的关键内容过一遍，以帮助自己的研究和学习。如果对R不熟悉，推荐学习 Introduction to R[1]。
1.伯努利分布：伯努利分布亦称“零一分布”、“两点分布”。称随机变量X有伯努利分布, 参数为p(0
众所周知，大语言模型(LLM)正在飞速发展，各行业都有了自己的大模型。其中，大模型微调技术在此过程中起到了非常关键的作用，它提升了模型的生成效率和适应性，使其能够在多样化的应用场景中发挥更大的价值。
前面做的许多处理基本上自己拼凑来的，下面再看下完整解决方案。researchgate网站上有人说qiime1版本有这个双向数据配对不拼接的选项？这个没找到。主要发现了有两个方案，一个是有篇文章提出了一个流程Hybrid-denovo，还有一篇peer review的文章，几个人评议还有一个人不同意，anyway，都看下。
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