摘要 作为进行全基因组关联分析的主流方法,混合线性模型类方法得到了广泛的应用。但是,现有方法仍存在检测功效不高的问题。本文提出一种基于AdaptiveLasso的2阶段全基因组关联分析方法(two-stage Adaptive...展开更多 As mainstream methods for genome-wide association analysis,mixed linear model methods have been ...
【关键词】关联分析;Lasso回归;特征选取;多标签;遗传位点 中选取与性状关联的少数位点,是本文主要解决的问题. 全基因组关联分析普遍采用统计分析的方法.假设检验单一位点在病例组和对照组的关联作 用,多采用卡方检验和让步比,并通过多重假设检验进一步筛选【1】.也有结合主成分分析 ...
使用2种机器学习算法最小绝对收缩和选择算法(least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)及机器学习-支持向量机递归特征消除(support vector machine-recursive feature elimination,SVM-RFE)进行特征基因预测。LASSO可以提升正则化来...
通过对关联和正交部分所包含的组分进行交叉验证(cross-validation)多次预建模,选择预测误差(prediction error)最小的模型(最适模型)进行后续分析,并绘制载荷图(loading plot),载荷图中距离坐标(0,0)越远的特征即为与另一组数据关联最强的重要特征。 图2 应用O2PLS-DA分析挖掘与金属污染显著关联的血浆代谢物biomarker...
一项meta研究表明机器学习算法预测准确度优于LR模型[20]。特征选择是机器学习重要步骤,可有效提升模型的算法效率和预测准确性。本研究通过10折LASSO回归筛选出6个与患者功能预后相关联的预测特征:NIHSS评分、卒中史、小动脉闭塞亚型、PWMH评分...
PS:在预后分析过程中,基于重要蛋白质丰度值和对应LASSO系数计算预后得分,再结合得分和生存时间状态计算相关性,最后也可以对预后得分进行阈值划分人群区分高低风险患者。另外有更取巧的是直接对基因区分在疾病人群高表达和低表达两类基因群构建基因集,利用GSVA包的ssgsea算法对样本的不同基因集打分,基于打分构建分类模型。
NLP分析工具是一款基于NLP开源算法和模型库(jieba、spacy、paddlenlp)对文本数据进行向量化,然后通过机器学习算法(聚类、主成分分析、图网络GraphicalLasso)对文本数据词向量之间进行关联性分析的小工具。前后端开发上用到了flask_api+js+bootstrap+echarts等组件,小工具涉及参数如下: sentence :待分析文本,可编辑或上传...
LASSO模型的扩展AdaptiveLASSO模型:自适应LASSO则对不同的参数赋予了不同的权重,具有Oracle性质,即变量选择的相合性(Consistency)与渐进正态性GroupLASSO模型:组LASSO以组为单位对变量施加约束或惩罚,从而实现从组的层面来选择变量,更具有稀疏性。LASSO模型的应用LASSO的变量选择特性使其在资产定价领域受到了国外与国内多...
1.基于大数据的入侵检测系统(IDS)能够处理和分析大量的网络流量数据,提高检测精度和效率。 2.通过关联规则挖掘和异常检测算法,发现并阻止恶意行为,降低安全事件发生概率。 3.集成自动化响应机制,实现对入侵行为的实时响应和防御。 恶意代码分析与防护 1.利用大数据技术对恶意代码样本进行大规模分析,快速识别和分类新型恶...
请注意,任何两个具有相同阶数的循环群 \mathbb G 和\mathbb G_{t} 实际上都是同构的,这意味着存在一种保持群运算的双射π:\mathbb G → \mathbb G_{t},即π(a·b) = π(a)·π(b)对于所有a,b∈ \mathbb G 。尽管 \mathbb G和\mathbb G_{t} 是同构的,但并不意味着它们在计算角度上是等价...