作者代码公开在github上了,GitHub - Zaoqu-Liu/IRLS: Machine learning-based integrative analysis develops an immune-derived lncRNA signature for improving clinical outcomes in colorectal cancer 可以自行下载 或者 后台回复 “机器学习”获取下载好的。前面介绍过了RNAseq|Lasso构建预后模型,绘制风险评分的KM 和 ...
作者代码公开在github上了,GitHub - Zaoqu-Liu/IRLS: Machine learning-based integrative analysis develops an immune-derived lncRNA signature for improving clinical outcomes in colorectal cancer 可以自行下载 或者 后台回复 “机器学习”获取下载好的。前面介绍过了RNAseq|Lasso构建预后模型,绘制风险评分的KM 和 ...
Case", 2:(n_true_signals+1)] * 2.5代码解读：我们使用负二项分布(rnbinom)模拟RNA-seq的计数...
上次在分享一篇文献中(Single-Cell RNA-Seq Reveals AML Hierarchies Relevant to Disease Progression and Immunity),用到一个机器学习算法---随机森林算法,我们稍微回顾一下文献中的用法: 1、对单细胞数据进行聚类(文献中采用的是KNN聚类,Seurat的聚类方法一般是用SNN,感兴趣的大家可以对聚类方法多研究一下,相似的...
然而,由于 rna-seq 在构建神经网络模型时所预测的权重在理论上更适用于 rna-seq 数据的疾病分类,GSE116250 数据集在验证结果中显示出最佳性能。同时,由于 GEO 数据库中缺乏 HFpEF 的基因数据,HFpEF 的遗传特征没有被纳入诊断模型的构建中,从而影响了 HFpEF 模型的诊断效果。
上次在分享一篇文献中(Single-Cell RNA-Seq Reveals AML Hierarchies Relevant to Disease Progression and Immunity),用到一个机器学习算法---随机森林算法,我们稍微回顾一下文献中的用法: 1、对单细胞数据进行聚类(文献中采用的是KNN聚类,Seurat的聚类方法一般是用SNN,感兴趣的大家可以对聚类方法多研究一下,相似的...
MachineLearning 31. 机器学习之基于RNA-seq的基因特征筛选 (GeneSelectR) MachineLearning 32. 机器学习之支持向量机递归特征消除的特征筛选 (mSVM-RFE) MachineLearning 33. 机器学习之时间-事件预测与神经网络和Cox回归 MachineLearning 34. 机器学习之竞争风险生存分析的深度学习方法(DeepHit) ...
上次在分享一篇文献中(Single-Cell RNA-Seq Reveals AML Hierarchies Relevant to Disease Progression and Immunity),用到一个机器学习算法---随机森林算法,我们稍微回顾一下文献中的用法: 1、对单细胞数据进行聚类(文献中采用的是KNN聚类,Seurat的聚类方法一般是用SNN,感兴趣的大家可以对聚类方法多研究一 随机森林...
前面介绍过了RNAseq|Lasso构建预后模型,绘制风险评分的KM 和 ROC曲线,本次介绍使用randomForestSRC完成随机森林的生存分析。 一数据输入,处理 沿袭使用前面Lasso得到的SKCM.uni-COX.RData数据(筛选过的单因素预后显著的基因),后面的更多机器学习的推文均会使用该数据...
前面介绍过了RNAseq|Lasso构建预后模型,绘制风险评分的KM 和 ROC曲线,本次介绍使用randomForestSRC完成随机森林的生存分析。 一数据输入,处理 沿袭使用前面Lasso得到的SKCM.uni-COX.RData数据(筛选过的单因素预后显著的基因),后面的更多机器学习的推文均会使用该数据...