本篇面向新入门的，转专业的，临床的，0基础的同学。学生信对于软件安装没问题了，环境搭建好了，开始了解一些数据挖掘的常见概念，以下是生信多组学数据挖掘四大金刚为首的，我们先讲哈，下一步才做！！还有很多未出现的名词，可以自行谷歌一下，或者看看，有经费的建议报班1对1还有售后那种。

书接上回，应各位临床或在科室的小伙伴们需求，除了多组学和算法开发外，插播关于临床护理方向的数据挖掘，今天分享两篇的分析文献。

继前面孟德尔随机化的代码分享，应粉丝要求出一篇关于NHANES数据库的数据整理入门教程全代码分享｜R语言孟德尔随机化怎么做？TwoSampleMR包MR一套标准流程。

本研究通过单细胞RNA测序（scRNA-seq）分析33例晚期非小细胞肺癌（NSCLC）患者在接受免疫检查点抑制剂（ICI）治疗前的外周血单个核细胞（PBMC），揭示了治疗预后和免疫相关不良事件（irAE）的关键分子机制与标志物。结果显示，良好预后的患者外周血中CD8/CD4 T细胞和NK细胞显著富集，并伴随PRF1与GZMB表达升高，指示增强的细胞毒性免疫应答，而原发耐药者中则呈现突出的缺氧通路

ascend(Analysis of Single Cell Expression, Normalisation and Differential expression) 是一个基于R 语言开发的综合性工具包，专为单细胞 RNA 测序 (scRNA-seq)数据分析而设计。该包旨在提供用户友好、快速且稳健的分析流程，涵盖了从原始数据处理到下游生物学解读的各个阶段。ascend构建于类之上，利用核心

肺癌是全球第二大最常见的癌症，也是癌症相关死亡的主要原因。肿瘤生态系统具有多种免疫细胞类型。髓系细胞尤其普遍，并且在促进疾病方面发挥着众所周知的作用。在我们的研究中，我们通过单细胞和空间转录组学分析了 25 名未经治疗的腺癌和鳞状细胞癌患者的约 900,000 个细胞。我们注意到抗炎巨噬细胞与 NK 细胞/T 细胞之间存在反比关系，并且肿瘤内的 NK 细胞细胞毒性降低。虽然我们观察到腺癌和鳞状细胞

支持向量机（）是一种监督学习的分类算法。它的基本思想是找到一个能够最好地将不同类别的数据分开的超平面，同时最大化分类器的边际（margin）。SVM的训练目标是最大化间隔（margin），即支持向量到超平面的距离。具体地，对于给定的训练集，SVM会找到一个最优的分离超平面，使得距离该超平面最近的样本点（即支持向量）到该超平面的距离最大化。SVM是一种二分类算法，但可以通过多次调用SVM实现多分类问

决策树（Decision Tree，DT）是一种类似流程图的树形结构，其中内部节点表示特征或属性，分支表示决策规则，每个叶节点表示结果。在决策树中，最上方的节点称为根节点。它学习基于属性值进行分区。它以递归方式进行分区，称为递归分区。这种类似流程图的结构有助于决策制定。它的可视化类似于流程图，可以很容易地模拟人类的思维过程。这就是为什么决策树易于理解和解释的原因。决策树的时间复杂度是给定数据中记录

EM）是一种迭代式的优化算法，主要用于解决含有隐变量的概率模型的参数估计问题。它的目标是在给定观测数据和未观测数据（隐变量）的情况下，估计概率模型的参数，使得模型能够最好地拟合观测数据。EM算法的基本思想是通过交替进行两个步骤来优化模型参数：E步骤（）和M步骤（E步骤（）：在E步骤中，我们根据当前的参数估计值，计算出每个观测数据属于每个隐变量状态的概率，即计算出每个观测数据的后验概率。这些后验概率

岭回归（）是一种常用的线性回归方法，用于处理具有共线性（）问题的数据集。在普通最小二乘线性回归中，如果自变量之间存在高度相关性，会导致估计的回归系数不稳定，甚至无法准确估计。岭回归通过引入一个正则化项来解决这个问题。岭回归的关键思想是在最小二乘目标函数中添加一个L2正则化项，该项对回归系数进行惩罚。这个正则化项是通过对回归系数的平方和进行惩罚，乘以一个调节参数alpha。当alpha为0时，岭回归