先用WGCNA 找到与 APS 相关的模块(如炎症或凝血模块),再从中提取基因输入机器学习模型,减少噪声并提高可解释性。 策略2:机器学习筛选基因 + WGCNA 验证网络属性 机器学习筛选出关键基因后,通过 WGCNA 分析这些基因是否属于同一功能模块,验证其协同性。 联合应用的价值: 机制与诊断结合:WGCNA 解释 “为什么这些基因重...
生信自学网-课程试学-非肿瘤巨噬细胞分析视频(WGCNA共表达网络联合机器学习), 视频播放量 1028、弹幕量 0、点赞数 23、投硬币枚数 2、收藏人数 78、转发人数 4, 视频作者 生信自学网, 作者简介 ,相关视频:【生信纯干货】 生信分析手把手教学 第一课,生信分析5年思路大汇
对于每个签名,作者计算了 AUC,并最终注意到 RCD.分数达到最大 AUC(图 5C)。由于 RCD.score 是通过采用多种机器学习算法的融合获得的,因此模型对 RCD.score 的预测(由 AUC 衡量)的性能明显优于其他签名。 陆 SIX RCD.score 的功能注释及其临床特征 接下来,采用 GSEA 来探索高/低 RCD.score 组之间的潜在机制...
目的通过分析慢性鼻窦炎伴鼻息肉(CRSwNP)的转录组测序数据,鉴定与氧化应激相关的诊断标志物,并初步探究其在CRSwNP中的作用.方法使用4个CRSwNP测序数据集,运用差异表达基因(differentially expressed genes,DEGs)分析,加权基因共表达网络分析(weighted gene co-expression network analysis,WGCNA)和3种机器学习方法筛选Hub基因...
摘要 目的:通过分析慢性鼻窦炎伴鼻息肉(CRSwNP)的转录组测序数据,鉴定与氧化应激相关的诊断标志物,并初步探究其在CRSwNP中的作用。方法:使用4个CRSwNP测序数据集,运用差异表达基因(differentially ...展开更多 Objective To identify diagnostic markers related to oxidative stress in chronic rhinosinusitis with nasal ...
机器学习非肿瘤列线图..机器学习非肿瘤列线图诊断模型联合WGCNA筛选生物标志物ssGSEA标志基因集机器学习非肿瘤列线图诊断模型联合WGCNA
为了识别与 AD 进展相关的关键模块基因,应用了 WGCNA 算法。首先,计算元队列中每个基因之间的 Pearson 相关系数。结果表明,当β为 3 时,达到 R2=0.85 的水平(图 4A)。接下来,通过计算模块间的差异构建基因模块的树图,最终得到 14 个模块(图 4B)。结果表明,turquoise 模块与 cluster 呈负相关。一组 (r=-0.67...