简 介蛋白质亚细胞定位的预测对蛋白质组学研究具有重要意义。在这里，我们建议对流行的工具 DeepLoc 进行更新，以进行多定位预测并改进性能和可解释性。为了进行训练和验证，我们整理了具有严格同源性分区的真核和人类多位置蛋白质数据集，并丰富了从文献中汇编的排序信号信息。我们通过使用预训练的蛋白质语言模型在 DeepLoc 2.0 中实现了最先进的性能。它的另一个优点是它使用序列输入而不是依赖较慢的.

基于机器学习构建临床预测模型。

我们的模型还支持针对代谢脆弱亚群的机器学习指导型药物发现。D-F. 箱线图展示了GSVA推导的代谢和β-羟基丁酰化相关基因集评分在RNA测序和微阵列数据集的肿瘤亚型中的分布。B-E. 多个队列的Kaplan-Meier生存曲线，展示了Coxboost+GBM模型生成的风险评分的预后效果。C-E. 箱线图展示了BisqueRNA推导的细胞类型组成评分在RNA测序和微阵列数据集的每种肿瘤亚型中的分布。

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简 介条件推理树（Conditional inference trees）。条件推断树的算法如下：(1) 对输出变量与每个预测变量间的关系计算p值。(2) 选取p值最小的变量。(3) 在因变量与被选中的变量间尝试所有可能的二元分割（通过排列检验），并选取最显著的分割。(4) 将数据集分成两群，并对每个子群重复上述步骤。(5) 重复直至所有分割都不显著或已到达最小节点为止。条件推理树与决策树有什..

简介条件随机森林(cforest) 是一个R中用于建立随机森林(Random Forest) 模型的函数。随机森林是一种机器学习算法，通过集成多个决策树来进行预测和分类。创建一个大量决策树的模型，每个决策树都是相互独立的。最后的预测使用来自单个树的所有预测并将它们组合起来。在本文中，我们将介绍 cforest 的用法，并提供一些示例代码。软件包安装软件包安装方式：if(!require("par.

‍‍这期分享一篇 2024年1月发表于 Briefings in Bioinformatics (IF 9.5)的文章，作者基于深度学习整合bulk转录组和单细胞转录组揭示肝细胞癌的预后和治疗选择中的焦亡特征。该文章使用桓峰基因公众号里面生信分享教程即可实现，有需要类似思路的老师可以联系我们！摘 要虽然已经报道了一些与焦热相关 (PR) 的癌症预后模型，但在肝细胞癌 (HCC) 的单细胞水平上..

这期分享一篇2024年9月发表在 IF 6+ Frontiers in lmmunology 的文章 Novel prognostic signature for hepatocellular carcinoma using a comprehensive machine learning framework to predict prognosis and guide treatment，作者使

这期分享一篇 2024年1月发表于 Theranostics (IF 12.6)的文章，作者基于单细胞和大量转录组学的综合分析开发了一个强大的神经内分泌细胞内在特征来预测前列腺癌的进展。该文章使用桓峰基因公众号里面生信分享教程即可实现，有需要类似思路的老师可以联系我们！摘 要神经内分泌前列腺癌(NEPC)通常意味着严重的致命性和有限的治疗选择。NEPC细胞的精确鉴定对于研究和临床应用具有至关重..

简介弹性网络（Elastic Net）:是一种用于回归分析的统计方法，它是岭回归（Ridge Regression）和lasso回归（Lasso Regression）的结合，旨在克服它们各自的一些限制。弹性网络能够同时考虑L1正则化（lasso）和L2正则化（岭回归），从而在特定情况下对于高维数据集具有更好的性能。前面学习了 Ridge 回归与 Lasso 回归两种...