RAG-HPO，一种基于检索增强生成 (RAG)的表型提取工具，利用模型结合动态向量数据库对临床文本进行HPO 术语分配。在 112 份病例报告（1792 个人工标注术语）的基准测试中，RAG-HPO 显著优于Doc2HPO、ClinPhen 和 FastHPOCR，达到0.81 精度、0.76 召回率与 0.78 F1（p<0.00001），并有效减少幻觉和无关匹配。假阳性多数为目标术语的上位词

明确一个概念，ChatGPT是一种大型的自然语言处理模型，它基于深度神经网络和语言模型技术，可以通过对已有的海量文本数据进行训练，从而实现对自然语言的理解和生成。ChatGPT可以用于各种任务，如文本生成、对话生成、情感分析、语言翻译等。，里面有提及到ChatGPT更像是一种需要引导的人工智能，即像一只偷懒的小乌龟，戳一戳才会走一走。但具体要拿什么戳，怎么戳，戳多大力都是有讲究的，因此引入一个关键

迄今为止，Github已经7.7万stars了，项目真的顶这里提前下载好了，如果登不上Github或者下载失败的可以在后台回复autogpt领取v0.2.1的源码压缩包十分重磅！GPT3.5都还没玩明白，傍着GPT4的AutoGPT就又要乱杀了，特斯拉前 AI 总监、刚刚回归 OpenAI 的 Andrej Karpathy也提到**“AutoGPT”将成为提示工程的下一个前沿**，网上很多人只提

这是一个做全基因组对SNP可视化神器了，尹立林教授写的R包。主打两个功能，曼哈顿图（Manhattan plots）和QQ图曼哈顿图：用于展示 GWAS 分析的结果，其中每个点代表一个单核苷酸多态性（SNP），点的位置表示 SNP 在基因组中的位置，而点的高度则表示该 SNP 与研究性状的关联强度（通常用 -log10(p-value) 表示）。QQ图：用于检查数据的分布是否符合期望的分布（通常是

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。

MEBOCOST是一种用于从单细胞RNA测序（scRNA-seq）数据中定量推断代谢物介导的细胞间通讯的算法。该方法识别代谢物（如脂质）由发送细胞合成并分泌，随后作用于接收细胞传感器蛋白（包括细胞表面受体跨膜转运蛋白与核受体）的过程。依托一个人工整理的代谢物-传感器配对数据库，MEBOCOST 根据合成酶与传感器表达量，系统判定细胞间的代谢信号传递关系。在小鼠棕色脂肪组织（BAT）中，MEBOCO

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

奇异值分解（）是一种重要的矩阵分解技术，它可以将一个矩阵分解为三个矩阵的乘积，分别为左奇异矩阵、奇异值矩阵和右奇异矩阵。SVD 的原理可以描述如下：对于任意m×nm \times nm×n的矩阵AAAVTV^TVT其中 A 是待分解的矩阵，U 是一个正交矩阵，$\sigma $ 是一个对角矩阵VTV^TVT是V 的转置。这个公式表示将 A 分解为三个矩阵的乘积，其中 U 和VTV^TVT。

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