为解决circRNA(环状RNA)与药物敏感性关联(CDSA)预测效率低、成本高的问题,研究人员开发了基于多实例学习(MIL)和异构图神经网络(GCN)的MiGNN2CDS模型。该模型通过伪元路径实例生成器和双向翻译嵌入投影器BiTrans学习circRNA-药物对的元路径级表征,结合多尺度注意力网络实现高精度预测和可解释分析。实验表明,MiGNN2
近期发表在BMC Medical Informatics and Decision Making的一项研究,探索了开发临床决策支持(CDS)工具的潜力,以识别在30天、60天和180天期间哮喘发作高风险的儿童。评估了EHR中提取的临床数据,及空间和时间分辨的环境数据对儿童哮喘恶化预测模型性能的影响,并表明空间和时间数据没有显着提高模型性能。 01 临床、空间、...
预测的金额是 100 g−1 DM 获得最优 β-CD 翻译结果4复制译文编辑译文朗读译文返回顶部 本研究调查了五个环糊精(CDs)使用响应面方法学,黄酮醇的提取的从苹果苹果酱粉末的并且优选了总黄酮醇的β CD的基于提取。与β CD的集中(0-5 g 100 mL−1),提取温度(20-72 °C),提取时间(6-48 h)的一个23...
研究者使用LASSO、随机森林和xgBoost构建Person-Month预测模型,由5组不同的预测变量(所有预测变量、时间因素、临床因素、空间因素、简约模型)训练出15个不同模型,在三个不同的时间范围(30天、90天和180天),预测儿童哮喘恶化的风险。通过计算预测事件发生率和曲线下面积(AUC)来比较不同模型的性能。 研究结果显示,所有...