文章目录 1. 数据探索 2. 特征处理管道 3. 训练模型 4. 预测 kaggle项目地址 1. 数据探索 import pandas as p...
kegg disease 数据库收录了已经报告的各种疾病的信息，每个记录用H Number 唯一标识， 比如H00004。 在kegg 中，将疾病视作分子网络的一个不正常的状态。...所有的遗传因素，环境因子，药物等因素都被视作潜在的影响因素，所以在disease 数据库中，还收录了每种疾病相关的影响因素，以及它们之间的相互关系。...对于那些在disease 数据库中已有记录的疾病而言，我们可以查找到该疾病相关的致病基因。 和kegg orthology 等数据库类似，disease 数据库当然也有对应的分类信息。...br08403.keg 所以对于disease 数据库中的记录而言，最多会有3种分类体系的注释。...总结 disease 数据库收录了各种物种相关的疾病信息，最主要的是人类相关的疾病。
1688: [Usaco2005 Open]Disease Manangement 疾病管理 Time Limit: 5 Sec Memory Limit: 64 MB Submit: 413 Solved
Disease Ontolog与GO数据库类似，通过参照MeSH, ICD等疾病分类标准，对人类的常见疾病与罕见病进行了归纳整理，提供了一个统一的，标准化的疾病分类系统，对应的文章发表在Nucleic...Acids Research 链接如下 https://academic.oup.com/nar/article/40/D1/D940/2903651 官网如下 http://www.disease-ontology.org...和Gene Ontolgy类似，Disease ontology简称DO, 所有的疾病信息也是采用了一个有向无环图的拓扑结构，所有数据库中的信息存储了一个obo文件中供下载，链接如下 http://www.disease-ontology.org...同时该网站也体用了API, 方便应用程序获取信息，API URL的格式如下 http://www.disease-ontology.org/api/metadata/DOID:4 直接用DOID进行查询
一、Spinal Disease2020介绍 脊柱退化性疾病，如腰椎间盘突出等症状正呈现出年轻化的趋势，困扰着老年人群体和办公族，正确的预防和干预能够有效防止疾病的恶化。...Spinal Disease2020的目标是通过人工智能算法自动分析核磁共振影像来检测和分类脊柱的退行性改变，包括正常椎体、退变椎体、正常椎间盘、椎间盘突出、膨出等特征。...二、Spinal Disease2020任务 基于MRI图像定位椎体和椎间盘的位置和相应分类。...三、Spinal Disease2020数据集 MRI数据比赛中将提供脊柱的核磁影像包括T1和T2 矢状面影像，以及T2 轴状位影像（FSE/TSE），如下图所示。
mir2disease是由哈尔滨工业大学开发的miRNA相关疾病数据库，网址如下 http://www.mir2disease.org/ 该数据库包含了349个miRNA, 163种疾病，3273个miRNA
从名称可以看出,circR2Disease是一个疾病相关的环状RNA数据库,网址如下 http://bioinfo.snnu.edu.cn/CircR2Disease/ 该数据库中包含以下3个物种的相关信息
disease_to_department = [] # 疾病与科室关系 disease_to_complication = [] # 疾病与并发症关系 disease_to_drug..., disease_to_symptom, diseases_to_part, disease_to_department, \ disease_to_complication...count = 0 for disease_dict in disease_info: node = Node("Disease", name=...disease_dict['name'], age=disease_dict['age'], infection=disease_dict['infection...checklist=disease_dict['checklist'], period=disease_dict['period'], rate=disease_dict
= data_json['name'] disease_dict['name'] = disease # 疾病名 diseases.append(disease...([disease, small]) disease_dict['cure_department'] = cure_department...([disease, drug]) disease_dict['recommand_drug'] = recommand_drug disease_infos.append...): count = 0 for disease_dict in disease_infos: node = Node("Disease", name..., \ rels_disease_drug, rels_disease_department, rels_department_department = self.read_nodes(
$Sig[disease_enterotype$Pvalue<0.5]="Significant" disease_enterotype$Sig[disease_enterotype$Pvalue>=0.5...自己真实的数据集需要酌情考虑 根据Odds ratio的大小排序 disease_enterotype=disease_enterotype[order(disease_enterotype$OR),...] 删除带有缺失值的行 disease_enterotype=na.omit(disease_enterotype) 赋予因子水平 disease_enterotype$Disease=factor...(disease_enterotype$Disease,levels = disease_enterotype$Disease) 作图代码 library(ggplot2) g <- ggplot(...disease_enterotype, aes(x = OR, y = Disease,color=Sig)) + geom_vline(aes(xintercept = 1), size = .25
MATCH (d:Disease)-[:HAS_SYMPTOM]->(s) WHERE d.name='糖尿病' RETURN d.name,s.name ?...MATCH (d:Disease)-[:HAS_DRUG]->(drug) WHERE d.name='糖尿病' RETURN d.name,drug.name ?..."): sql = transfor_to_sql("Disease", data["Disease"], intent) elif...": sql = ["MATCH (d:Disease)-[:HAS_SYMPTOM]->(s) WHERE d.name='{0}' RETURN d.name,s.name"...: disease_dic[d] = [s] else: disease_dic[d].append
作者创新性地将miRNA-disease-type三元组表示为一个张量，引入张量分解的方法来预测多种类型的miRNA-disease的关联，并进一步提出了一种新的张量分解方法——关联约束张量分解法（TDRC...4.2对比试验 为了全面研究模型在预测多种miRNA-disease相关性方面的表现，作者考虑了两种类型的10折交叉验证：和，选择了的方式，即将至少有一种关联的miRNA-disease对随机分为10个大小相等的集合...作者进一步评估张量分解方法预测未观察到的miRNA-disease三元组的实际能力。...在HMDD v2.0数据集中使用所有已知的四种miRNA-disease关联类型来构建所有模型，然后得到那些未知的miRNA-disease三元组的预测分数，对与特定疾病相关的miRNA配对进行排序，并从...图3 TDRC基于HMDD v2.0对15种流行疾病的前20个预测中，在基于HMDD v3.2确认的miRNA-disease三元组的数量 5 总结 预测多种miRNA-disease关联有助于理解与miRNA
symptom_disease 已知症状找可能疾病 最近老流鼻涕怎么办？ disease_cause 疾病病因 为什么有的人会失眠？...disease_acompany 疾病的并发症 失眠有哪些并发症？ disease_not_food 疾病需要忌口的食物 失眠的人不要吃啥？...food_do_disease 食物对什么病有好处 鹅肉有什么好处？ disease_drug 啥病要吃啥药 肝病要吃啥药？ drug_disease 药品能治啥病 板蓝根颗粒能治啥病？...disease_prevent 预防措施 怎样才能预防肾虚？ disease_lasttime 治疗周期 感冒要多久才能好？ disease_cureway 治疗方式 高血压要怎么治？...disease_cureprob 治愈概率 白血病能治好吗？ disease_easyget 疾病易感人群 什么人容易得高血压？
import csv from collections import defaultdict disease_list = [] def return_list(disease): disease_list...ctr%2==0: disease_list.append(group) ctr = ctr + 1 return disease_list with...="": disease = row[0] disease_list = return_list(disease) weight...= mnb_tot.predict(x) disease_real = y.values for i in range(0, len(disease_real)): if disease_pred...=disease_real[i]: print ('Pred: {0} Actual:{1}'.format(disease_pred[i].ljust(30), disease_real
我们只是提取癌症类型（admin.disease_code）。...> table(clin$admin.disease_code) brca gbm ov 1098 595 576 # Tabulate by outcome xtabs(~admin.disease_code..., patient.vital_status) ~ admin.disease_code, data = clin) coef exp(coef...) se(coef) z p admin.disease_codegbm 2.887 17.948 0.113 25.6 <2e-16 admin.disease_codeov...sfit <- survfit(Surv(times, patient.vital_status)~admin.disease_code, data=clin) summary(sfit, times=
$Class)) prop.table(table(imbal_test$Class)) 样品构成 Disease Normal 0.0204 0.9796 Disease Normal...: 0.9538 从confusion matrix (预测结果采用默认阈值)来看，Disease的分类效果一般，准确率（敏感性）只有30.6%。...不管是Normal还是Disease都倾向于预测为Normal,特异性低，这是因为样品不平衡导致的。而我们通常更希望尽早发现疾病的存在。...Setting levels: control = Disease, case = Normal Setting direction: controls > cases Setting levels:...control = Disease, case = Normal Setting direction: controls > cases Setting levels: control = Disease
实体关系类别名称 1、检查方法 -> 疾病（Test_Disease） 2、临床表现 -> 疾病（Symptom_Disease） 3、非药治疗 -> 疾病（Treatment_Disease）...1845 1850 1型糖尿病 Disease 1845 1850 1 T2 Disease 1983 1988 1型糖尿病 Disease 1983 1988...2 T4 Disease 30 35 2型糖尿病 Disease 30 35 3 T5 Disease 1822 1827 2型糖尿病...Test_Disease 390 R3 Test_Disease Arg1:T14 Arg2:T25 NaN Test_Disease 391...Test_Disease 596 R209 Treatment_Disease Arg1:T343 Arg2:T345 NaN Treatment_Disease 597
'和‘GNBR::T::Compound:Disease'关系（即治疗 treatment 关系）的置信度评估问题。...# 目标新冠病毒相关实体 COV_disease_list = ['Disease::SARS-CoV2 E','Disease::SARS-CoV2 M', ......] # 药物疾病治疗相关关系 treatment = ['Hetionet::CtD::Compound:Disease','GNBR::T::Compound:Disease'] # 获取来自 Drugbank...in disease_ids: disease_emb = entity_emb[disease_id] score = fn.logsigmoid(transE_l2(...drug_emb, treatment_emb, disease_emb)) scores_per_disease.append(score) dids.append
<- input$disease_a disease_b <- input$disease_b # 根据选择的相似度计算方法计算疾病相似度 similarity <...- switch(input$measure, "Wang" = doSim(disease_a, disease_b, measure="Wang..."), "Resnik" = doSim(disease_a, disease_b, measure="Resnik"),..."Lin" = doSim(disease_a, disease_b, measure="Lin"), "Rel" = doSim(disease_a..., disease_b, measure="Rel")) # 返回疾病相似度 similarity } }) } # 运行APP shinyApp(ui = ui,
选择source，选择gene disease网络，搜索框定义asthma限制条件，这会产生78个nodes的网络，102条关系（78个nodes中，1个disease，77个genes）。...再进一步，我们还可以发现每个gene-disease之间关系的证据，通过检查边属性浏览。...通过命令disease projection网络我们可以回答这个问题：两种疾病有共同的遗传起因。...首先，我们命令disease projection （curated），搜索框输入“obstructive然后从下拉菜单选择chronic obstructive airway disease，，不限制疾病类型...一旦我们知道至少在两种疾病中有一个基因共享，我们就可以产生CURATED Gene disease network并产生包含疾病和他们的相关基因的sub网络。
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