通过三种机器学习算法:LASSO、RF 和 SVM-RFE,作者确定了心力衰竭中的 14 个关键衰老基因。在拟合了 15 个机器学习算法模型和 207 个组合,并在两个独立的外部数据集中对其进行验证后,作者确定这 14 个关键基因可以作为心力衰竭的衰老特征基因。作者通过 DSigDB 数据库进行的探索揭示了利莫那班和洛伐他汀是能够减缓衰...
这时候就用到机器学习的另外一个学习任务,聚类。 本文采用的PLS-DA是结合了主成分分析(PCA)和线性判别分析(LDA)的思想,通过建立一个线性模型来描述输入变量(潜在变量)和输出变量之间的关系,使得这些潜在变量与输出变量之间的协方差最大化,旨在最大化类别间的差异,并最小化类别内的差异,达到样本分类目的。相比于只...
通过三种机器学习算法:LASSO、RF 和 SVM-RFE,作者确定了心力衰竭中的 14 个关键衰老基因。在拟合了 15 个机器学习算法模型和 207 个组合,并在两个独立的外部数据集中对其进行验证后,作者确定这 14 个关键基因可以作为心力衰竭的衰老特征基因。作者通过 DSigDB 数据库进行的探索揭示了利莫那班和洛伐他汀是能够减缓衰...
黑色模块中基因的蛋白质-蛋白质相互作用网络如图 1J 所示。机器学习识别中心线粒体相关 DEG 作者使用七种机器学习算法来独立识别前30个线粒体相关的DEGs（图2A-H），随后，以上七个机器学习结果取交集，产生了九个与中心线粒体相关的 DEG，即 SLC25A37、MTHFD2、SIRT4、DNAJC15、ETFDH、PDK4、CARS2、FKBP8 ...
图5 使用三种机器学习算法筛选候选的PCOS和RIF诊断基因 同样地,当使用LASSO算法将λ设置为0.03001025时,作者得到了7个特征基因,用于RIF组(图5E)。图5F显示了重要性排名前10的基因,作者选择了9个基因(重要性>0.9)作为RM结果。接下来,使用SVM-REF算法确定了10个中心基因子集(图5G)。然后,通过三种算法获得的7个共同...
图5 使用三种机器学习算法筛选候选的PCOS和RIF诊断基因 同样地,当使用LASSO算法将λ设置为0.03001025时,作者得到了7个特征基因,用于RIF组(图5E)。图5F显示了重要性排名前10的基因,作者选择了9个基因(重要性>0.9)作为RM结果。接下来,使用SVM-REF算法确定了10个中心基因子集(图5G)。然后,通过三种算法获得的7个共同...
本文采用ssGSEA、LASSO回归和WGCNA算法详细地评估AD患者的免疫微环境模式,使用SHAP和LIME算法分析机器学习模型的结果。接着使用了四个单独的GEO数据库进行外部验证,并根据区分基因的表达确定了免疫微环境的不同亚型。随后使用无监督聚类估计免疫微环境的亚组,对这些亚型之间的免疫微环境、增强功能和途径以及治疗药物的变化...
1. 采用不同的机器学习方法来筛选AD中的DIIC相关生物标志物：使用RFE鉴定出 16个候选基因 (图4A)，通过LASSO提取了37个候选生物标志物(图4B)，使用RF算法鉴定出46个基因(图4C)。2. 最终获得10个重叠基因作为AD的稳健生物标志物。在训练集（图5A）中，除DDIT4外，其他9个基因在AD中的表达均较对照组显著降低...
今天给同学们分享一篇非肿瘤+WGCAN+机器学习的生信文章“Identification and validation of immune and oxidative stress-related diagnostic markers for diabetic nephropathy by WGCNA and machine learning”,这篇文章于2023年2月22日发表在Front Immunol期刊上,影响因子为8.786。
作者利用七种机器学习算法来识别中心线粒体相关基因并开发预测模型,鉴定出9个枢纽线粒体相关基因。进一步的分析包括通路富集、免疫浸润、基因-疾病关系发现这些基因主要与巨噬细胞有关。无监督共识聚类确定了两种线粒体相关的OA亚型,它们主要与代谢相关。单细胞分析表明,它们均在单细胞中表达,并随细胞分化而变化。最后...