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纯生信期刊2022直播_期刊查询(2024年11月全新视觉)

内容来源：这家有保障所属栏目：导读更新日期：2024-11-28

纯生信期刊2022

11模型征服SCI！可解释性创新机器学习算法的创新一直是科研人员努力攻克的关键点，尤其是可解释性。想象一下，如果机器学习模型不再是一个难以捉摸的“黑盒子”，而是能够清晰地解释其预测逻辑和决策依据，那将为科研和实际应用带来多大的便利和可能性。苏州大学附属儿童医院的李艳红教授团队成功将可解释性融入机器学习算法中，建立并验证了一个能够精准预测儿童急性肾损伤风险的模型。全文纯生信0实验，如何征服SCI医学1区Top期刊？以下是几条创新点总结：构建11个机器学习模型并比较性能通过构建11个不同的机器学习模型，团队比较了它们的性能，最终确定了最优模型。减少特征数量团队发现，只需8个特征就能构建出最优模型，这大大减少了计算复杂性和过拟合的风险。模型验证该模型在内部验证集和外部验证集中均表现优异，显示了其良好的泛化能力。提高可解释性利用SHAP方法，团队提高了模型的可解释性，使得模型预测的逻辑和依据更加清晰。研究背景急性肾损伤（AKI）是儿科重症监护病房（PICU）常见的严重器官功能障碍，早期识别和预测对于改善患儿预后至关重要。然而，当前的AKI诊断标准在敏感性和特异性方面存在不足，同时AKI的异质性也限制了生物标志物的临床价值。因此，研究旨在利用机器学习（ML）方法，建立并验证一个可解释的AKI预测模型，以改善AKI的早期识别，进而评估其对儿科重症监护病房儿童预后的影响。数据来源研究推导队列包括2020年9月至2021年1月在四个独立PICU住院的957名儿童，被分开进行训练和内部验证，并使用2021年2月至2022年2月入院的866名儿童的外部数据集进行外部验证。研究思路通过收集不同时间段的PICU儿童数据，利用易于获取的医疗特征，比较多种ML算法的预测性能，筛选出最优模型。随后，通过SHAP方法解释模型特征重要性，确定概率阈值，并结合KDIGO标准评估模型在不同亚组中的预后意义。主要结果模型开发和性能比较最终模型最终模型的外部验证模型解释预后影响小结本文构建了一个可解释的机器学习模型，专门用于预测危重儿童AKI的风险，同时深入探讨了模型预测结果对患儿预后的影响。这一创新性的模型不仅具备出色的预测性能，更重要的是突破了传统机器学习模型解释性差的局限，提供了全局和局部两种解释方式，增强了模型的可信度和可接受度。

生信分析入门：6个基础步骤详解 𐟓š《生信分析入门》带你从零开始，掌握生信分析的6个基础步骤： 1️⃣ 数据下载与预处理 2️⃣ 筛选疾病相关的差异表达分子 3️⃣ 基因注释与功能分类 4️⃣ 从差异表达分子中筛选关键基因 5️⃣ 构建关键基因与临床特征/预后的关联 6️⃣ 验证关键基因的临床意义 𐟑‰ 通过结合实例学习，推荐文章《基于生物信息学分析筛选卵巢癌预后相关的核心基因》，该文章于2022年发表在《临床与实验病理学杂志》上。通过对生信类文献的解读，可以理出生信分析文章的大致思路：通过数据库筛选出关键分子，最后通过少量的实验验证得出结论。 𐟔砦Ž訍一些生信分析在线工具：【常用的基因表达数据库】：GEO、TCGA 【常见的TCGA数据挖掘可视化网站】：cBioPortal、GEPIA、UALCAN 【差异表达分析工具】：GEO2R 【功能富集分析工具】：GSEA、DAVID、KEGG 【网络图构建工具】：STRING、cytoscape 通过这些工具，你可以更高效地进行生信分析。

医学小白必看：生信分析入门指南嘿，医学界的小伙伴们！有没有想学生信分析却觉得太复杂而不敢尝试的？别担心，今天我就带你轻松入门！刚开始学习生信分析时，先了解一下这六个基础分析步骤：数据下载及预处理筛选疾病相关的差异表达分子基因注释与功能分类从差异表达分子中筛选关键基因分析关键基因与临床特征/预后的关联结合实例来学习的话，推荐一篇文章——《基于生物信息学分析筛选卵巢癌预后相关的核心基因》。这篇文章于2022年发表在《临床与实验病理学杂志》上，整篇文章包括筛选差异分子、进行功能注释、构建互作网络以及预测临床意义并验证。通过解读这类生信类文献，你可以梳理出生信分析文章的大致思路：借助数据库筛选出关键分子，最后通过少量实验验证得出结论。这是简单的生信入门方式，而更复杂的分析及算法可能需要根据实际情况编写代码。下面推荐一些生信分析的在线工具：常用的基因表达数据库：GEO、TCGA 常见的TCGA数据挖掘可视化网站：cBioPortal、GEPIA、UALCAN 差异表达分析工具：GEO2R 功能富集分析工具：GSEA、DAVID、KEGG 网络图构建工具：STRING、cytoscape 希望这些资源能帮到你，轻松入门生信分析！𐟒ꀀ

南京竞赛强校：南师附中与南外谁更胜一筹？在南京的竞赛圈子里，南师附中和南外一直是两所备受瞩目的学校，它们在竞赛方面的表现可以说是全国顶尖。具体到各个学科，南师附中在物理竞赛中独领风骚，而南外在信息学方面则更为突出。至于数学、化学和生物，两所学校则是旗鼓相当。每年，这两所学校都有不少学生通过竞赛进入清华北大等名校。竞赛对升学有哪些好处？𐟎“ 参加竞赛对升学的好处主要体现在以下几个方面：综合评价认可度高 𐟏… 相比强基计划，综合评价对竞赛奖项的认可范围更广，认可度也更高。2023年的情况表明，大部分院校都认可各种文理科、科创类赛事。特别是科创类竞赛，参赛人数相对较少，门槛也较低，对于那些在科创方面有兴趣或特长的孩子来说，这无疑是一个“硬通货”。例如，奥赛省一的选手可以尝试报考清华数学领军计划，以及中科大、西交、东南大学的少年班。此外，清北金秋营及部分高校的综合评价也对这部分同学抛出了橄榄枝。强基计划的首选 𐟚€ 强基计划的招生对象非常明确，主要分为综合素质优秀和基础学科拔尖两类。竞赛在强基中的作用如下：获得数理化生信五大学科竞赛银牌以上奖项，则有资格破格入围强基计划（清北破格入围需审核），可免去入围阶段的竞争；即使没能达到破格入围要求，系统的学科竞赛学习在强基校测阶段也会非常占优势。从历年情况看，高校强基校测通常接近或等同于竞赛水平。2022年上交大、中科大等高校更是明确认可竞赛省一奖项作为报名材料上传；中科大更在宣讲中指出奖项等级在面试中占有分值，奖项越高优势越大。总结 𐟓 无论是南师附中还是南外，这两所学校在竞赛方面的表现都非常出色。如果你有志于通过竞赛升学，那么这两所学校都是不错的选择。毕竟，参加竞赛不仅能提升自己的学术水平，还能在升学时获得更多的机会和优势。

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