这期分享一篇 2024年1月发表于Cell Prolif (IF 8.5)的文章，作者基于26种机器学习算法的人工智能预测肺腺癌患者预后和免疫治疗反应。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 要免疫细胞在影响肺腺癌 (LUAD) 细胞的增殖、进展和转移中起着越来越重要的作用。然而，免疫细胞特异性基因模型的潜力在很大程度上仍然未知。在当前的研究中，..

简 介对于Cox模型，响应最好是一个由生存包中的Surv()函数创建的Surv对象。对于右删减的数据，该对象的类型应该是“right”，对于(start, stop)数据，它的类型应该是“counting”。为了拟合分层Cox模型，在将响应传递给glmnet()之前，应通过stratifySurv()函数将地层添加到响应中。(为了向后兼容，右审查的数据也可以作为两列矩阵传递，列名为'tim...

简 介单细胞RNA测序(scRNA-seq)在异质组织中区分细胞类型、状态和谱系。然而，目前的单细胞数据不能直接将细胞簇与特定表型联系起来。在这里，我们提出Scissor方法，从单细胞数据中识别与给定表型相关的细胞亚群。Scissor通过首先量化每个单细胞和每个大样本之间的相似性，整合了表型相关的大样本表达数据和单细胞数据。然后，优化了与样本表型相关矩阵的回归模型，以确定相关的亚群。将Scisso

最佳降维方法之一 t-SNE，并实现在多个数据集上的应用，尤其是单细胞测序数据

甲基化系列 3. 甲基化芯片数据分析完整版（ChAMP）甲基化全套分析流程整理 （ChAMP）

简介神经网络是一种运算模型，由大量的节点（或称“神经元”，或“单元”）和之间相互联接构成。每个节点代表一种特定的输出函数，称为激励函数。每两个节点间的连接都代表一个对于通过该连接信号的加权值，称之为权重，这相当于人工神经网络的记忆。网络的输出则依网络的连接方式，权重值和激励函数的不同而不同。而网络自身通常都是对自然界某种算法或者函数的逼近，也可能是对一种逻辑策略的表达。使用神经网络的动机是...

机器学习之分类树（ClassificationTrees）

简 介当前用于比较分析单细胞数据集的计算工作流程在测试不同实验条件下的差异丰度时，通常使用离散 cluster 作为输入。然而，聚类并不总是提供适当的分辨率，也不能捕获连续的轨迹。在这里，我们提出了Milo，一个可扩展的统计框架，通过在k近邻图上将单细胞分配到部分重叠的邻域来执行差异丰度测试。使用模拟和单细胞RNA测序(scRNA-seq)数据，表明 Milo 可以识别因离散细胞成 cluster

点击关注，桓峰基因桓峰基因公众号推出单细胞系列教程，有需要生信分析的老师可以联系我们！单细胞系列分析教程整理如下:Topic 6. 克隆进化之 CanopyTopic 7. 克隆进化之 CardelinoTopic 8. 克隆进化之 RobustCloneSCS【1】今天开启单细胞之旅，述说单细胞测序的前世今生SCS【2】单细胞转录组 之 cellrangerSCS【3】单细胞转录组数据 G...

简 介利用神经网络对Cox比例风险模型进行扩展，提出了时间-事件预测的新方法。基于嵌套病例对照研究的方法，我们提出了一个损失函数，可以很好地扩展到大型数据集，并可以拟合Cox模型的比例和非比例扩展。通过仿真研究，验证了所提出的损失函数是Cox部分对数似然的良好近似。将提出的方法与现有方法在实际数据集上进行比较，发现具有很强的竞争力，通常在Brier分数和二项对数似然方面产生最佳性能。软件包安装..