机器学习在生物信息学中的创新应用:解锁生物数据的奥秘
《机器学习在生物信息学中的创新应用:解锁生物数据的奥秘》 一、引言 生物信息学是一门交叉学科,旨在通过应用计算机科学和数学方法来处理和分析生物数据。随着生物技术的飞速发展,产生了海量的生物数据,如基因序列、蛋白质结构数据等。机器学习,作为一种强大的数据处理和分析工具,在生物信息学领域发挥着越来越重要的作用...

JCR一区5.4分|经典~非肿瘤机器学习筛选生物标志物+qPCR
今天给大家分享一篇IF=5.4的非肿瘤机器学习的文章,2023年9月发表在Journal of Endocrinological Investigation:Identification of novel characteristic biomarkers and immune infiltration profile for the anaplastic thyroid cancer via ....

生物统计学下的机器学习(3)
平滑样条在第二章中,我们学习了如何利用节点和基函数来拟合回归样条。分析发现,节点数量过多将导致较低的 MSE ,这意味着过度拟合了曲线特征。以使用 25 个节点的自然样条曲线为例:显然,这条曲线过度拟合了数据。因此,我们将使用类似正则化的方法来解决这个问题。我们可以选择许多节点,但是需要限制(惩罚)曲线的粗糙度。注意,一阶导数表示曲线的斜率,二阶导数表示斜率的变化速度。因此,曲线的二阶导数与曲线....

生物统计学下的机器学习(2)
分段回归和样条曲线第一章介绍了如何使用多项式回归来拟合非线性数据(生物统计学下的机器学习(1))。本章介绍另外一种拟合方法,即在预定位置设置断点(节点),将数据划分为多个区间,然后对不同区间内的数据分别拟合线段。接下来,我们可以让各个部分相互连接:此时,回归方程变为:其中:上述方法可以扩展到使用多项式分段。例如,使用三次分段,模型将变成:上面的模型在由断点限定的区间内将是一条平滑的曲线,但是线段....

生物统计学下的机器学习(1)
引言本课程主要介绍如何处理非线性问题。通过学习这门课程,你将掌握以下技能:掌握模拟非线性效应的方法;实现线性和多项式分段回归;了解多项式样条、b 样条和自然样条的区别;用不同样条拟合广义线性模型;使用平滑样条来逼近非线性效应;在广义加性模型中集成平滑样条。数据准备这里使用 MultiKink 包中的数据集 triceps 和 SA_heart 作为例子。使用下列命令加载数据:inst....

RNA和机器学习:多维生物标志物的合理设计
过去的十年中,现代肿瘤疗法获得了重大的创新。现在是时候使用由合理设计和最新计算方法驱动的生物标记物。医学的早期,新疗法经常被“意外”发现。关于结构或功能的技术知识很少,无法指导开发治疗方法的过程。反复试验决定了进度,导致成功缓慢且难以预测。随着人们对小分子,蛋白质及其结构关系了解的增加,研究人员进入了合理药物设计的时代。合理的药物设计在肿瘤学领域产生了重大影响,在肿瘤学领域,研究者对配体结合和生....

Nat. Methods | 基于机器学习和生物物理的蛋白质-肽相互作用预测
2020年1月6日哈佛医学院Mohammed AlQuraishi和Peter K. Sorger研究团队合作在Nature methods上发表题Biophysical prediction of protein–peptide interactions and signaling networks using machine learning的研究成果。该研究利用机器学习方法能够准确地预测多....

Nat. Methods | ilastik:为生物图像分析而生的交互式机器学习平台
工具简介来自德国海德堡大学的Hamprecht团队开发了一款使用简便的开源交互式工具—ilastik。ilastik能够给用户提供良好的基于机器学习的生物信息图像分析服务,这对于在计算机专业知识方面有所欠缺而又想使用机器学习来做图像分析的用户来说是一个福音。(文末附ilastik下载链接)研究背景随着成像技术的快速发展,越来越多的生命科学家投入到生物信息图像分析领域。通常要手工的去完成图像分割,....

「百图生科」再添虎将,国际机器学习大牛宋乐加入李彦宏生物计算军团
继 ICML 2021 时间检验论文奖得主 Max Welling 宣布即将加入微软主攻分子模拟后,国际机器学习专家宋乐博士也于近日被任命为百图生科首席 AI 科学家。不出一个月,两位机器学习大牛相继「下海」,投身 AI+生物计算,为人工智能在生化和制药领域掀起的热浪再添波澜。宋乐博士是著名的机器学习和图深度学习专家,曾任美国佐治亚理工学院计算机学院终身教授、机器学习中心副主任,阿联酋 MBZU....

机器学习遇见生物学:详解蛋白质折叠预测中的算法
蛋白质折叠问题一直是一个耗费巨大的难题,但是这个难题的解决又对人类具有巨大的意义。于是各个研究机构都开始寻找蛋白质折叠问题的不同解,希望找到一种高效、准确的方式来解决这一难题。幸运的是,在今年的 CASP(Critical Assessment of Techniques for Protein Structure Prediction)上,DeepMind 在今年找到了这个问题的其中一个「机器....

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