来了来了，TA又来了！每天播报最新新闻的深空小编又来了！小编整理了半天，给大家带来了这篇文章。在医疗保健中一些最重要，最困难的对话是在严重且危及生命的疾病中发生的对话。对于在最脆弱点与人打交道且可能无法完全理解未来的医生和护士，在这些情况下讨论治疗方案和预后是一个微妙的平衡。现在，佛蒙特大学佛蒙特大学对话实验室的研究人员已经使用机器学习和自然语言处理来更好地理解这些对话的模样，最终可以帮助医疗保健提供者改善生命周期的交流。领导这项研究的UVM的拉纳医学院的实验室主任罗伯特格拉姆林说：我们想理解这种称为对话的复杂事物。该论文于12月9日发表在《患者教育与咨询》杂志上。我们的主要目标是扩大对话的规模，以便我们可以重新设计医疗保健系统以更好地沟通。Gramling和他的同事们想了解人们关于严重疾病的对话类型，以识别他们具有的共同特征并确定他们是否遵循共同的故事情节。为此，他们借用了小说研究中使用的技术，其中机器学习算法分析小说手稿的语言以识别不同类型的故事。Gramling的团队采用了这种方法来分析姑息治疗传播研究计划收集的354次姑息治疗谈话记录，涉及纽约和加利福尼亚的231名患者。他们将每个对话分为10个部分，每个部分中的单词数相等，并检查了表示时间，疾病术语，情感以及表示可能性和期望度的单词在每个十分位数之间的变化频率和分布情况。我们收到了一些强烈的信号，格拉姆林说。谈话往往从谈论过去到谈论未来，以及从悲伤到快乐的进步。有相当多的范围内，他们从很伤心去了很高兴， Gramling说。讨论也从谈话开始时谈论症状发展到中间的治疗方案和最后的预后。随着会话的进行，情态动词的使用的使用也有所增加。最后，评估胜于描述， Gramling说。Gramling说，多次对话中一致的结果表明人们从医疗保健中的故事中获得了多少意义。他说：我们发现，叙事在医学中的重要性。Gramling说，这项工作的更多实际应用还差得远。目前，他的团队专注于使用它作为一种工具来识别医疗保健中可能发生的不同类型的对话。他说：我认为，这将成为我们潜在的重要研究工具，使我们开始增进对已有对话分类法的理解，以便我们可以开始学习如何改进每种类型的对话。这些知识最终可以帮助医疗保健从业者了解是什么使关于姑息治疗的良好对话以及不同类型的对话可能需要不同的应对方式。这可以帮助创建与对话表明患者最需要的干预措施相匹配的干预措施。欲要知晓更多《机器学习可以帮助我们理解关于死亡的对话》的更多资讯，请持续关注深空的科技资讯栏目，深空小编将持续为您更新更多的科技资讯。王者之心2点击试玩
随着高通量组学平台的发展，生物医学研究大多采取了多组学技术结合的方法，不同组学来源（如遗传学、蛋白质组学和代谢组学）的数据可以通过基于机器学习（Machine Learning，ML）的预测算法进行整合，以揭示系统生物学的复杂工作。 ML提供了整合和分析各种组学数据的新技术，从而发现新的生物标记物。 来自英国的研究人员在《 Biotechnology Advances 》发表综述文章， 探讨了多组学的数据整合机器学习方法及其应用（被用来深入了解正常生理功能和疾病存在时的生物系统），为计划在多组学研究中使用ML方法的跨学科专业人士提供见解和建议。 此篇综述关注ML中的两种主要学习策略，即有监督和无监督，这两种策略通常在多组学整合的背景下使用。基于串联的整合方法考虑使用联合数据矩阵来开发模型，该联合数据矩阵是通过组合多组学数据集形成的。如上图基于串联的整合方法的一般流程为：阶段1包括来自单独组学（例如基因组学、蛋白质组学和代谢组学）的原始数据以及相应的表型信息。通常基于串联的整合不需要任何预处理，因此没有阶段2。在第3阶段，将来自各个组学的数据连接起来，形成多组学数据的单个大型矩阵。最后，在第4阶段，联合矩阵用于监督或非监督分析。 使用基于串联的方法的主要优点是，一旦完成所有单个组学的串联，就可以简单地使用ML分析连续或分类数据。这些方法平等地使用所有连接的特征，并且可以为给定表型选择最具辨别力的特征。 不同的基于串联的监督学习方法已被用于表型预测。 串联的多组学数据（以联合矩阵的形式）作为不同经典ML方法的输入，如DT（decision tree）、NB（naive Bayes）、ANN（artificial neural networks）、SVM（support vector machine）、KNN（k-nearest neighbors）、RF（random forest）和k-Star。例如，多组学特征（包括基因表达、拷贝数变异和突变）的联合矩阵与经典RF和SVM一起用于预测抗癌药物反应。同样，多变量的LASSO模型也被研究过。此外，Boosted trees和SVR（support vector regression）也被用于寻找血糖健康的纵向预测因素。除了经典的ML算法外，深度神经网络也被广泛用于分析串联的多组分数据。 各种基于串联的无监督方法已用于聚类和关联分析。 近年来基于矩阵分解的方法已经发展起来，联合NMF（non-negative matrix factorisation）被提出来整合具有非负值的多组学数据。iCluster框架使用了类似于NMF的原理，但允许集成具有负值的数据集。iCluster+框架提供了对iCluster框架的重大改进，iCluster+ 框架可以以发现模式并结合一系列具有二元、分类和连续值的组学，并通过结合来自结肠直肠癌数据集的基因组数据得到证明。NMF的另一个适应性被评估为JIVE（Joint and Individual Variation Explained），它捕获了集成数据类型之间的联合变化和每种数据类型的结构变化以及残余噪声。MoCluster使用多区块多变量分析来突出不同输入组学数据的模式，然后找到其中的联合聚类。MoCluster通过整合蛋白质组学和转录组学数据进行验证，与Cluster和iCluster+相比，MoCluster显示出明显更高的聚类精度和更低的计算成本。LRAcluster被开发用于整合高维多组学数据。此外，还有最近提出的iClusterBayes，一种完全贝叶斯潜变量模型。它克服了iCluster+在统计推断和计算速度方面的局限性。 基于模型的整合方法为不同的组学数据创建多个中间模型，然后从各种中间模型构建最终模型。如上图基于模型的整合方法的一般流程为：第1阶段建立单独组的原始数据以及相应的表型信息。在第2阶段，为每个组学开发单独的模型，这些模型随后在第3阶段集成到联合模型中。在第4阶段中，对关节模型进行分析。 基于模型的集成方法的主要优点是，它们可以用于合并基于不同组学类型的模型，其中每个模型是从具有相同疾病信息的不同患者组开发的。 基于模型的监督学习方法包括用于开发模型的各种框架， 如多数投票算法（majority-based voting）、分层分类器（hierarchical classifiers）、基于集成的方法如XGBoost 和KNN。基于模型的监督学习也采用了深度学习方法，例如MOLI、DFNForest框架、Chaudhary等。ATHENA（Analysis Tool for Heritable and Environmental Network Associations）被开发用于分析多组学数据，其使用grammatical evolution neural networks以及Biofilter和Random Jungl来研究不同的分类和定量变量，并开发预测模型。最近，还开发了用于泛癌分析的MOSAE。 目前已经实现了各种 基于模型的无监督学习方法。 PSDF (Patient-Specific Data Fusion)是一种非参数贝叶斯模型，通过结合基因表达和拷贝数变异数据对预测癌症亚型进行聚类。类似地，CONEXIC还使用BN整合肿瘤样本的基因表达和拷贝数变化，以识别驱动突变。另一方面，诸如 FCA（(Formal Concept Analysis）共识聚类、MDI（Multiple Dataset Integration）、PINS（Perturbation clustering for data integration and disease subtyping）、PINS+ 和 BCC（Bayesian consensus clustering）等聚类方法更加灵活，允许后期的聚类整合。不同的基于网络的方法也可用于关联分析，例如Lemon Tree和SNF(Similarity Network Fusion)等。 基于转换的整合方法首先将每个组学数据集转换为图形或核矩阵，然后在构建模型之前将所有数据集合并为一个。如上图基于转换的整合方法的一般流程为：第1阶段建立单独组的原始数据以及相应的表型信息。在第2阶段，为每个组学开发单独的转换（以图形或内核关系的形式），这些转换随后在第3阶段集成到联合转换中。最后，在第4阶段对其进行分析。 基于转换的整合方法的主要优点是，如果唯一信息（例如患者 ID）可用，它们可用于组合广泛的组学研究。 之前提出的基于转换的监督学习方法大多数是基于内核和基于图的算法， 其中基于内核的算法有SDP-SVM (Semi-Definite Programming SVM)、FSMKL (Multiple Kernel Learning with Feature Selection)、RVM (Relevance Vector Machine)和Ada-boost RVM等。此外，fMKL-DR (fast multiple kernel learning for dimensionality reduction)已与SVM一起用于基因表达、miRNA表达和DNA甲基化数据。基于图的算法有SSL(semi-supervised learning )、graph sharpening、composite network和BN等。总体而言，从文献中可以明显看出，基于内核的算法比基于图的方法具有更好的性能。最近，引入了MORONET(Multi-Omics gRaph cOnvolutional NETworks) ，它利用组学特征和患者之间的关联使用图卷积网络来获得更好的分类结果。 基于转换的无监督方法， 例如rMKL LPP(regularised multiple kernel learning for Locality Preserving Projections)被用于聚类分析。类似地，PAMOGK也是利用图核、SmSPK(smoothed shortest path graph kernel)将多组学数据与通路整合起来。Meta-SVM (Meta-analytic SVM)整合了多种组学数据，能够检测与乳腺癌和特发性肺纤维化等疾病相关的一致基因。最近，NEMO(NEighborhood based Multi-Omics clustering)被引入，使用基于患者间相似性矩阵的距离度量来单独评估输入组学数据集。然后将这些组学矩阵组合成一个矩阵，使用基于光谱的聚类进行分析。高通量组学的可用性提供了一个独特的机会来探索不同组学和表型目标之间的复杂关系。研究团队总结了已发表的基于表型目标的不同多组学研究，发现大多数多组学研究集中于不同形式的癌症。特别是与乳腺癌和卵巢癌相关的多组学研究突出了科学界在这些领域的研究重点。 许多组学内部研究已经成功地探索了基因表达和DNA甲基化的整合。LASSO的方法已分别应用于急性髓系白血病和乳腺癌，也被用于癌症预后。同样，分别使用Neural Fuzzy Network对结直肠癌、SVM对胰腺癌和RF对心脏组织老化和卵巢癌进行mRNA–miRNA整合研究。SVM还通过整合不同的转录组学（即mRNA、miRNA和IncRNA），用于口腔鳞状细胞癌的研究。 代谢组学和蛋白质组学已使用RF进行整合，用于分析前列腺癌和甲状腺功能。同样，代谢组学与mRNA相结合，用于研究溃疡性结肠炎和癌症存活率。另一方面，糖组学和表观基因组学仅在多组学环境中出现过一次（连同mRNA和代谢组学），相关研究使用RF的图形变体研究与年龄相关的合并症。最近，代谢组学和蛋白质组学也与脂质组学相结合，使用PLS-DA和Extra Trees来评估COVID-19患者。 在植物（马铃薯）和动物（如犬心脏病）中也成功地进行了多组学研究。总的来说，最近不同的多组学研究强调了整合方法在理解不同疾病的复杂性和从大量生成的多组学数据中发现潜在异常方面的优势。 *文献原文中表8汇总了已发表的基于表型目标的不同多组学研究，可通过文献原文获取详细信息。 为了便于方法选择过程，研究人员提出了推荐流程图，显示了为给定场景选择适当方法（或方法系列）所需的各种决策步骤。例如，要选择一种方法来整合两个组学进行无监督学习，如果两个组学是基因表达和CNV，则可以选择基于模型的方法，如“PSDF或Lemon-Tree”，否则可以使用“MDI或SNF”。类似地，“NEMO”可用于数据集部分重叠的场景，并且需要转换方法。因此，它可以用于生物医学分析，包括诊断、预后和生物标志物识别，将其作为有监督或无监督的学习问题。首发公号：国家基因库大数据平台 参考文献Reel P S, Reel S, Pearson E, et al. Using machine learning approaches for multi-omics data analysis: A review[J]. Biotechnology Advances, 2021: 107739.
拣起狗来砍砖头，倒叫砖头咬了手。昨夜做了个奇怪梦的深空小编给您说说新闻。今天天气不错，正适合读读最新资讯放松一下。不吊大家胃口了，一起来了解一下。大肠癌是全球第二大最常见的癌症，大约90%的病例发生在50岁以上的人群中。癌细胞从结肠的内表面或粘膜层产生，可以穿透结肠的更深层并扩散到其他器官。如果不及时治疗，这种疾病是致命的。当前的结肠癌筛查是通过柔性结肠镜进行的。该过程包括使用安装在内窥镜上的摄像头对结肠和直肠的粘膜衬层进行目视检查。然后对出现的异常区域进行活检以进行分析。尽管这是当前的护理标准，但确实有其缺点。首先，该技术依赖于视觉检测，但是肉眼很难检测到小的病变，而且经常会漏掉早期恶性肿瘤。其次，视觉内窥镜检查只能检测肠壁表面的变化，而不能检测其深层。圣路易斯华盛顿大学麦克凯尔维工程学院生物医学工程教授朱奎宁和生物医学工程博士生曾一峰正在开发一种新的成像技术，该技术可以提供准确，实时的计算机辅助诊断大肠癌。通过使用深度学习，研究人员将该技术用于来自结直肠组织样本的26,000多个单独的成像数据帧，以确定该方法的准确性。与病理报告相比，他们能够在该初步研究中以100%的准确度识别肿瘤。这是首次将这种类型的成像与机器学习相结合的报告，以区分健康的大肠组织与癌前息肉和癌性组织。结果将提前在线发表在Theranostics杂志上。研究技术基于光学相干断层扫描，这是一种光学成像技术，已在眼科领域使用了20年，用于拍摄视网膜图像。但是，麦克凯维学院和其他地方的工程师一直在将该技术用于其他用途，因为该技术可提供高达1至2毫米成像深度的高空间和深度分辨率。OCT检测健康和患病组织折射光的方式的差异，并对癌前期和早期癌症的形态变化高度敏感。进一步发展后，该技术可与传统结肠镜检查一起用作实时，非侵入性成像工具，以协助筛查位置较深的癌前息肉和早期结肠癌。该论文的资深作者，华盛顿大学医学院马林克罗德放射学院放射学教授朱说：我们认为这项技术与结肠镜内窥镜相结合，将对外科医生诊断大肠癌非常有帮助。 。有必要进行更多的研究，但是想法是，当外科医生使用结肠镜检查检查结肠表面时，可以将该技术局部放大，以帮助更准确地诊断较深的癌前息肉和早期癌症。朱和她的团队与结肠和直肠外科主任Matthew Mutch博士合作。小威廉查普曼，医学博士，结肠和直肠外科手术住院医师;以及医学院的病理学和免疫学助理教授Deyali Chatterjee博士。两年前，该论文的主要作者曾梵志开始使用OCT作为研究工具来对从医学院提取的结直肠组织样本进行成像。他观察到，健康的结直肠组织具有与牙齿相似的图案。然而，癌前和癌前组织很少显示这种模式。牙齿图案是由结直肠组织的健康黏膜微结构的光衰减引起的。曾梵__志开始与另一位研究生徐世奇合作，他于2019年从麦凯维工程获得了电气工程硕士学位，并且是该论文的第一作者，以训练视网膜神经网络模型RetinaNet。模式以处理数据，以识别和学习组织样本中的模式。他们使用从患者组织样本中的20个肿瘤区域，16个良性区域和六个其他异常区域获取的约26,000张OCT图像对网络进行了训练和测试。使用标准组织学将通过该系统预测的诊断与组织标本的评估进行比较。病理学家Zahra Alipour和Heba Abdelal协助进行了比较。研究小组发现敏感性为100%，特异性为。欲要知晓更多《机器学习成像技术可以促进结肠癌的诊断》的更多资讯，请持续关注深空的科技资讯栏目，深空小编将持续为您更新更多的科技资讯。王者之心2点击试玩
一般都是百分之50左右，我个人不建议使用。根据调查，现在许多高校都有检查毕业论文比例的要求。那么论文复核率的规定是什么，一般情况下，本科毕业论文复检率必须低于 30％ 才能合格， 硕士论文复检率要求低于 15％ 才能合格，博士论文复试的比例要求低于 10％ 才能合格。
我们以硕士研究生毕业论文为调查依据。如果重复率在 15％ 以内，通过论文就没有问题了。但是，如果重复校验率在 15％ 到 30％ 之间，则需要导师签名。然而，一般来说，只要在论文中讨论自己的观点，通过论文就不会有大问题。尤其是在那些研究相对透彻和透明的领域，论文审批率约为 50％ 也就不足为奇了。
然而，那些研究领域并不十分彻底和透明。如果检查率在 30％ 到 50％ 之间，则需要学校领导的签名。此时，通过纸张的机会相对较低。如果检查率超过 50％，基本上没有通过的希望。为了避免复检率过高，我们的毕业生此时需要在网上做一些笔试，学生可以在网上搜索。在将毕业论文发送给导师之前，他们应该在互联网上查看保险。
如果重量检查比率太高，修改并上交，这样通过的概率就高得多。最后，我想提醒学生们，根据字数开具的几元钱或复本支票都是假的，不得用作最终草案，否则，这是浪费金钱，为了节省这几十美元，推迟毕业会很麻烦。
关于以上的问题今天就讲解到这里，如果各位朋友们有其他不同的想法跟看法，可以在下面的评论区分享你们个人看法，喜欢我的话可以关注一下，最后祝你们事事顺心。
20分钟。一个机器学习的论文要跑20分钟，虽然每个教授打分都不一样，但该评分小组包括两名博士和一名医学硕士。总共有超过55年的高中和各种大学水平的教学经验。
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，这个不能发中文论文，而且2009后发英文论文也很困难。无名研究者只能挂主流杂志发表过的文章，拒绝非主流杂志比如GALILEAN ELECTRODYNAMICS和PHYSICS ESSAYS等的论文。可能因为名气搞大了，万一你有个大成果抢先欧美研究人员发表在上面了，以后你就是第一发现者了，那是他们不愿意的；另一方面的原因是后来出现很多与主流观点不一致的论文也往那儿投，推崇主流观点，不欢迎任何与主流观点不一致的东西。中国研究者对现在欧美所谓SCITOP期刊和预印服务器必须有一个清醒的认识，开创性的论文提交给那些期刊或预印服务，作用仅仅是启发他们的研究人员抢先写出论文发表，你的论文必然被退回来。这不仅仅因为学术上的小利益，更重要的是科学意识形态称霸世界的政治大利益。原本是挂尚未发表的论文的预印服务器，2009后就升级成为欧美霸权的重要意识形态工具之一了。中科院极力推崇欧美TOP期刊，分什么一、二、三、四区，或因对国际政治斗争认识水平过低所致，抑或欧美培养的学术汉奸推波助澜。我读过nature和pr系列某个领域的大量文章，nature基本上不讲究计算论证，只讲究像写文学作品样写得很好地介绍一些东西，prl很多数学计算是完全错误的。考古方面我无发言权，与理论物理相关的我可以负责任告诉你，作为中国研究人员，如果你写什么光子纠缠量子通信那样有可能消耗很大国力而实际上属于纯粹胡扯的非开创性文章，nature和science或arXiv有可能发表。
当你做好了一个研究工作, 准备发表出来与同仁们分享, 一个首要的任务是把你的工作变成一篇文章。问题来了，怎样写作一篇高质量的文章呢？我们以机器学习领域的应用型文章为例，探讨一下论文写作的问题。注意，任何好的文章都要以好的研究工作为基础，我们这里不谈你的研究工作质量如何，只讨论文章的写作问题。要把一个工作写清楚，当然要先把它想清楚，要不然你写什么呢。那么就别急着写，让我们先想。想什么？首先，请问你自己十个问题，如果这十个问题都已经想清楚了，那么就是出手的时候了。否则，我个人建议你先歇一歇。不然写了也白写。哪十个问题呢？问题一：你要解什么问题？问题二：为什么说你要解的问题很重要，有意义？问题三：这个问题中有什么挑战和难点？问题四：还有谁解过类似或相关的问题？问题五：他们是怎么做的？问题六：你的做法是怎么解决这些挑战的？问题七：你的方法有何与众不同之处？问题八：为什么说你的方法比别人的好？问题九：有何证据证明你的方法真的好？问题十：你的工作的结论和局限性是什么？看起来好像很罗嗦是吧。我们很快会讲到，任何一个问题回答不清楚都有可能让你的文章变成让人撕心裂肺的拒信。另一方面，你的文章从头到尾其实就是在回答这些问题。一般来讲，一篇文章分成如下几个常见的部分。标题（Title），摘要（Abstract），简介（Introduction），相关工作（Related Work），问题定义（Problem Formulation），问题求解 （Our Solution），实验（Experiments），讨论（Discussion），结论与下一步工作（Conclusion and Future Work），附录 （Appendix），其它（关键词-Keywords，文章类别-Category，索引- Reference）。
随着高通量组学平台的发展，生物医学研究大多采取了多组学技术结合的方法，不同组学来源（如遗传学、蛋白质组学和代谢组学）的数据可以通过基于机器学习（Machine Learning，ML）的预测算法进行整合，以揭示系统生物学的复杂工作。 ML提供了整合和分析各种组学数据的新技术，从而发现新的生物标记物。 来自英国的研究人员在《 Biotechnology Advances 》发表综述文章， 探讨了多组学的数据整合机器学习方法及其应用（被用来深入了解正常生理功能和疾病存在时的生物系统），为计划在多组学研究中使用ML方法的跨学科专业人士提供见解和建议。 此篇综述关注ML中的两种主要学习策略，即有监督和无监督，这两种策略通常在多组学整合的背景下使用。基于串联的整合方法考虑使用联合数据矩阵来开发模型，该联合数据矩阵是通过组合多组学数据集形成的。如上图基于串联的整合方法的一般流程为：阶段1包括来自单独组学（例如基因组学、蛋白质组学和代谢组学）的原始数据以及相应的表型信息。通常基于串联的整合不需要任何预处理，因此没有阶段2。在第3阶段，将来自各个组学的数据连接起来，形成多组学数据的单个大型矩阵。最后，在第4阶段，联合矩阵用于监督或非监督分析。 使用基于串联的方法的主要优点是，一旦完成所有单个组学的串联，就可以简单地使用ML分析连续或分类数据。这些方法平等地使用所有连接的特征，并且可以为给定表型选择最具辨别力的特征。 不同的基于串联的监督学习方法已被用于表型预测。 串联的多组学数据（以联合矩阵的形式）作为不同经典ML方法的输入，如DT（decision tree）、NB（naive Bayes）、ANN（artificial neural networks）、SVM（support vector machine）、KNN（k-nearest neighbors）、RF（random forest）和k-Star。例如，多组学特征（包括基因表达、拷贝数变异和突变）的联合矩阵与经典RF和SVM一起用于预测抗癌药物反应。同样，多变量的LASSO模型也被研究过。此外，Boosted trees和SVR（support vector regression）也被用于寻找血糖健康的纵向预测因素。除了经典的ML算法外，深度神经网络也被广泛用于分析串联的多组分数据。 各种基于串联的无监督方法已用于聚类和关联分析。 近年来基于矩阵分解的方法已经发展起来，联合NMF（non-negative matrix factorisation）被提出来整合具有非负值的多组学数据。iCluster框架使用了类似于NMF的原理，但允许集成具有负值的数据集。iCluster+框架提供了对iCluster框架的重大改进，iCluster+ 框架可以以发现模式并结合一系列具有二元、分类和连续值的组学，并通过结合来自结肠直肠癌数据集的基因组数据得到证明。NMF的另一个适应性被评估为JIVE（Joint and Individual Variation Explained），它捕获了集成数据类型之间的联合变化和每种数据类型的结构变化以及残余噪声。MoCluster使用多区块多变量分析来突出不同输入组学数据的模式，然后找到其中的联合聚类。MoCluster通过整合蛋白质组学和转录组学数据进行验证，与Cluster和iCluster+相比，MoCluster显示出明显更高的聚类精度和更低的计算成本。LRAcluster被开发用于整合高维多组学数据。此外，还有最近提出的iClusterBayes，一种完全贝叶斯潜变量模型。它克服了iCluster+在统计推断和计算速度方面的局限性。 基于模型的整合方法为不同的组学数据创建多个中间模型，然后从各种中间模型构建最终模型。如上图基于模型的整合方法的一般流程为：第1阶段建立单独组的原始数据以及相应的表型信息。在第2阶段，为每个组学开发单独的模型，这些模型随后在第3阶段集成到联合模型中。在第4阶段中，对关节模型进行分析。 基于模型的集成方法的主要优点是，它们可以用于合并基于不同组学类型的模型，其中每个模型是从具有相同疾病信息的不同患者组开发的。 基于模型的监督学习方法包括用于开发模型的各种框架， 如多数投票算法（majority-based voting）、分层分类器（hierarchical classifiers）、基于集成的方法如XGBoost 和KNN。基于模型的监督学习也采用了深度学习方法，例如MOLI、DFNForest框架、Chaudhary等。ATHENA（Analysis Tool for Heritable and Environmental Network Associations）被开发用于分析多组学数据，其使用grammatical evolution neural networks以及Biofilter和Random Jungl来研究不同的分类和定量变量，并开发预测模型。最近，还开发了用于泛癌分析的MOSAE。 目前已经实现了各种 基于模型的无监督学习方法。 PSDF (Patient-Specific Data Fusion)是一种非参数贝叶斯模型，通过结合基因表达和拷贝数变异数据对预测癌症亚型进行聚类。类似地，CONEXIC还使用BN整合肿瘤样本的基因表达和拷贝数变化，以识别驱动突变。另一方面，诸如 FCA（(Formal Concept Analysis）共识聚类、MDI（Multiple Dataset Integration）、PINS（Perturbation clustering for data integration and disease subtyping）、PINS+ 和 BCC（Bayesian consensus clustering）等聚类方法更加灵活，允许后期的聚类整合。不同的基于网络的方法也可用于关联分析，例如Lemon Tree和SNF(Similarity Network Fusion)等。 基于转换的整合方法首先将每个组学数据集转换为图形或核矩阵，然后在构建模型之前将所有数据集合并为一个。如上图基于转换的整合方法的一般流程为：第1阶段建立单独组的原始数据以及相应的表型信息。在第2阶段，为每个组学开发单独的转换（以图形或内核关系的形式），这些转换随后在第3阶段集成到联合转换中。最后，在第4阶段对其进行分析。 基于转换的整合方法的主要优点是，如果唯一信息（例如患者 ID）可用，它们可用于组合广泛的组学研究。 之前提出的基于转换的监督学习方法大多数是基于内核和基于图的算法， 其中基于内核的算法有SDP-SVM (Semi-Definite Programming SVM)、FSMKL (Multiple Kernel Learning with Feature Selection)、RVM (Relevance Vector Machine)和Ada-boost RVM等。此外，fMKL-DR (fast multiple kernel learning for dimensionality reduction)已与SVM一起用于基因表达、miRNA表达和DNA甲基化数据。基于图的算法有SSL(semi-supervised learning )、graph sharpening、composite network和BN等。总体而言，从文献中可以明显看出，基于内核的算法比基于图的方法具有更好的性能。最近，引入了MORONET(Multi-Omics gRaph cOnvolutional NETworks) ，它利用组学特征和患者之间的关联使用图卷积网络来获得更好的分类结果。 基于转换的无监督方法， 例如rMKL LPP(regularised multiple kernel learning for Locality Preserving Projections)被用于聚类分析。类似地，PAMOGK也是利用图核、SmSPK(smoothed shortest path graph kernel)将多组学数据与通路整合起来。Meta-SVM (Meta-analytic SVM)整合了多种组学数据，能够检测与乳腺癌和特发性肺纤维化等疾病相关的一致基因。最近，NEMO(NEighborhood based Multi-Omics clustering)被引入，使用基于患者间相似性矩阵的距离度量来单独评估输入组学数据集。然后将这些组学矩阵组合成一个矩阵，使用基于光谱的聚类进行分析。高通量组学的可用性提供了一个独特的机会来探索不同组学和表型目标之间的复杂关系。研究团队总结了已发表的基于表型目标的不同多组学研究，发现大多数多组学研究集中于不同形式的癌症。特别是与乳腺癌和卵巢癌相关的多组学研究突出了科学界在这些领域的研究重点。 许多组学内部研究已经成功地探索了基因表达和DNA甲基化的整合。LASSO的方法已分别应用于急性髓系白血病和乳腺癌，也被用于癌症预后。同样，分别使用Neural Fuzzy Network对结直肠癌、SVM对胰腺癌和RF对心脏组织老化和卵巢癌进行mRNA–miRNA整合研究。SVM还通过整合不同的转录组学（即mRNA、miRNA和IncRNA），用于口腔鳞状细胞癌的研究。 代谢组学和蛋白质组学已使用RF进行整合，用于分析前列腺癌和甲状腺功能。同样，代谢组学与mRNA相结合，用于研究溃疡性结肠炎和癌症存活率。另一方面，糖组学和表观基因组学仅在多组学环境中出现过一次（连同mRNA和代谢组学），相关研究使用RF的图形变体研究与年龄相关的合并症。最近，代谢组学和蛋白质组学也与脂质组学相结合，使用PLS-DA和Extra Trees来评估COVID-19患者。 在植物（马铃薯）和动物（如犬心脏病）中也成功地进行了多组学研究。总的来说，最近不同的多组学研究强调了整合方法在理解不同疾病的复杂性和从大量生成的多组学数据中发现潜在异常方面的优势。 *文献原文中表8汇总了已发表的基于表型目标的不同多组学研究，可通过文献原文获取详细信息。 为了便于方法选择过程，研究人员提出了推荐流程图，显示了为给定场景选择适当方法（或方法系列）所需的各种决策步骤。例如，要选择一种方法来整合两个组学进行无监督学习，如果两个组学是基因表达和CNV，则可以选择基于模型的方法，如“PSDF或Lemon-Tree”，否则可以使用“MDI或SNF”。类似地，“NEMO”可用于数据集部分重叠的场景，并且需要转换方法。因此，它可以用于生物医学分析，包括诊断、预后和生物标志物识别，将其作为有监督或无监督的学习问题。首发公号：国家基因库大数据平台 参考文献Reel P S, Reel S, Pearson E, et al. Using machine learning approaches for multi-omics data analysis: A review[J]. Biotechnology Advances, 2021: 107739.
一流的：数据库三大顶级会议SIGMOD，VLDB，ICDE，数据挖掘KDD，实际相关的还有机器学习ICML,还有信息检索的SIGIR；数据库的理论会议PODS，但它是理论的会议所以和咱们就不大相关了二流的：EDBT，ICDT，CIKM，SDM，ICDM，PKDD，还有ECML欧洲的机器学习会议（这个应该是档的，比一般的二流好）SIGMOD：97分，数据库的最高会议，涉及范围广泛，稍偏应用（因为理论文章有PODS）。没说的，景仰如滔滔江水。这个会议不仅是double-blind review，而且有rebuttal procedure，可谓独树一帜，与众不同。 VLDB：95分，非常好的数据库会议。与SIGMOD类似，涉及范围广泛，稍偏应用。
发EI可以找发表吧作一下了解
重要会议和期刊 机器学习 会议 国际机器学习会议(ICML) 国际神经信息处理系统会议(NIPS) 国际学习理论会议(COLT) 欧洲机器学习会议(ECML) 亚洲机器学习会议(ACML) 期刊 Journal of Machine Learning Research Macine Learning 人工智能 会议 IJCAI AAAI 期刊 Artificial Intelligence Journal of Artificial Intelligence Research 数据挖掘 会议 KDD ICDM 期刊 ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data Data Mining and Knowledge Discovery 计算机视觉与模式识别 会议 CVPR 期刊 IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 神经网络 期刊 Neural Computation IEEE Transaction on Neural Networks and Learning Systems 国内活动 每两年一届的中国机器学习大会CCML 每年举行的机器学习及其应用研讨会MLA-----------------------------------------------------这是从周志华《机器学习》里摘抄的
来了来了，TA又来了！每天播报最新新闻的深空小编又来了！小编整理了半天，给大家带来了这篇文章。在医疗保健中一些最重要，最困难的对话是在严重且危及生命的疾病中发生的对话。对于在最脆弱点与人打交道且可能无法完全理解未来的医生和护士，在这些情况下讨论治疗方案和预后是一个微妙的平衡。现在，佛蒙特大学佛蒙特大学对话实验室的研究人员已经使用机器学习和自然语言处理来更好地理解这些对话的模样，最终可以帮助医疗保健提供者改善生命周期的交流。领导这项研究的UVM的拉纳医学院的实验室主任罗伯特格拉姆林说：我们想理解这种称为对话的复杂事物。该论文于12月9日发表在《患者教育与咨询》杂志上。我们的主要目标是扩大对话的规模，以便我们可以重新设计医疗保健系统以更好地沟通。Gramling和他的同事们想了解人们关于严重疾病的对话类型，以识别他们具有的共同特征并确定他们是否遵循共同的故事情节。为此，他们借用了小说研究中使用的技术，其中机器学习算法分析小说手稿的语言以识别不同类型的故事。Gramling的团队采用了这种方法来分析姑息治疗传播研究计划收集的354次姑息治疗谈话记录，涉及纽约和加利福尼亚的231名患者。他们将每个对话分为10个部分，每个部分中的单词数相等，并检查了表示时间，疾病术语，情感以及表示可能性和期望度的单词在每个十分位数之间的变化频率和分布情况。我们收到了一些强烈的信号，格拉姆林说。谈话往往从谈论过去到谈论未来，以及从悲伤到快乐的进步。有相当多的范围内，他们从很伤心去了很高兴， Gramling说。讨论也从谈话开始时谈论症状发展到中间的治疗方案和最后的预后。随着会话的进行，情态动词的使用的使用也有所增加。最后，评估胜于描述， Gramling说。Gramling说，多次对话中一致的结果表明人们从医疗保健中的故事中获得了多少意义。他说：我们发现，叙事在医学中的重要性。Gramling说，这项工作的更多实际应用还差得远。目前，他的团队专注于使用它作为一种工具来识别医疗保健中可能发生的不同类型的对话。他说：我认为，这将成为我们潜在的重要研究工具，使我们开始增进对已有对话分类法的理解，以便我们可以开始学习如何改进每种类型的对话。这些知识最终可以帮助医疗保健从业者了解是什么使关于姑息治疗的良好对话以及不同类型的对话可能需要不同的应对方式。这可以帮助创建与对话表明患者最需要的干预措施相匹配的干预措施。欲要知晓更多《机器学习可以帮助我们理解关于死亡的对话》的更多资讯，请持续关注深空的科技资讯栏目，深空小编将持续为您更新更多的科技资讯。王者之心2点击试玩
ELSEVIER，ScienceDirect，Polymer三者之间的关系如下：ElSEVIER是出版公司，ScienceDirect是其属下的全文数据库，包含约3000种期刊，Palymer是其中的一种期刊。如果购买了ScienceDirect这个数据库的使用权限，就可以下载阅读全文。
即使在国庆假期，优秀的大学老师也没有放下他们的科研事业。本期，小微整理了一些文献查阅、跟踪的方法，帮助大家在浩瀚如烟的文献数据库中准确快速地找到自己想要的文献~查文献最简单的方法就是在搜索引擎里直接搜索关键词。经过多年paper的洗礼，我们对一些搜索引擎如：百度学术、中国知网、万方数据知识服务平台等都非常熟悉了。除此之外，以下几个文献搜索引擎也是大家科研过程中获取文献的利器。01 Google Scholar网址：由Google推出的学术搜索工具，可以帮助用户快速查找学术资料，包括来自学术著作出版商、专业性社团、预印本、各大学及其他学术组织的经同行评论的文章、论文、图书、摘要和技术报告。Tips：有的人可能认为谷歌学术搜索的针对性不强，比如只想要Nature上的文章，是否就不能搜索到了呢？其实不然，例如：Nature出版社官网是，因此你在搜索的关键词后面加上site:显示的结果就全部为Nature出版社的文章，包括Nature正刊和子刊。02 Science Direct网址： Direct全文数据库由荷兰一家全球著名的学术期刊出版商Elsevier推出——Elsevier将其出版的2,500多种期刊和11,000种图书全部数字化并通过网络提供服务。其中，大部分期刊被SCI、SSCI、EI收录。该数据库涉及众多学科：计算机科学、工程技术、能源科学、环境科学、材料科学、数学、物理、化学、天文学、医学、生命科学、商业及经济管理、社会科学等。03 Web of Science网址： of Science是全球最大、覆盖学科最多的综合性学术信息资源网站，收录了自然科学、工程技术、生物医学等各个研究领域最具影响力的8850（SCI）+3200（SSCI）+1700（AHCI）等多种核心学术期刊。而Web of Science推出的影响因子（Impact Factor, IF）现已成为国际上通用的期刊评价指标，它不仅是一种测度期刊有用性和显示度的指标，而且也是测度期刊的学术水平，乃至论文质量的重要指标。Web of Science仅能搜索到经SCI收录的且已出纸质刊的文献，即：①文章所在的期刊是SCI收录的期刊；②已经出了纸质刊，而不仅仅只是在线发表。04 CiteSeerX（ResearchIndex）网址：采用机器自动识别技术搜集网上以Postscrip和PDF文件格式存在的学术论文，然后依照引文索引方法标引和链接每一篇文章。目前在其数据库中可检索到超过500,000 篇论文。主要涉及计算机科学领域，涉及的主题包括互联网分析与检索、数字图书馆与引文索引、机器学习、神经网络、语音识别、人脸识别、元搜索引擎、音频、音乐等。CiteSeerX在网上提供完全免费的服务包括下载PS或PDF格式的全文，系统已实现全天24小时实时更新。05 PubMed Cenral网址： Central（PMC）是美国国立卫生研究院提供的一项服务，存档生物医学、生命科学科研文献，获得NLM（National Library of Medicine）的授权。其核心主题为医学，但亦包括其他与医学相关的领域，像是护理学或者其他健康学科。它同时也提供对于相关生物医学资讯上相当全面的支援，像生化学与细胞生物学。PubMed Central的资讯并不包括期刊论文的全文，但可能提供指向全文提供者（付费或免费）的链接。Tips：大家可以在网上查找一些PMC相关的插件，更方便地使用PMC。06 Arnetminer网址：是一个根据关键词来查找相关专家、论文、会议、关联关系发现等的平台。目前这个系统是针对计算机学科资源做的知识发现服务。该网站涵盖100多万名研究者、300万篇论文信息、3700多万引用关系以及8000多个会议信息。除了上述网站，还有很多优秀的论文搜索平台，如INFOMINE、OCLC、Information Bridge、Base-Search、OJOSE、DOAJ、提供丰富图书资源的Book系列网站等等。大家可以根据各个网站的特点和自己所需挑选适合的搜索平台。文献检索与跟踪想要在浩瀚如烟的文献数据库中准确快速地检索到自己想要的文献，往往并不能靠往搜索框里随便丢几个单词就办得到。并且，除了准确查找文献，在科研的过程中有时需要我们长时间对所需领域的文献进行跟踪。这时候，除了以上文献搜索网站，我们还需要一些文献检索技巧和文献跟踪方法。文献检索1.找好关键词（1）尽可能找到某个关键词正确的表达，很多英文关键词并不是我们想当然翻译的那个单词，可以先在相关中文文献里面找到别人的学术化的表达，这样才能有效检索到你想要的文献。（2）对同一个意思，尽可能找到更多准确的单词，比如可以对你想要检索的东西进行细分，找到更多更准确的词。（3）不要输入一长串词，而应该输入最关键的少数几个词。2.二次检索当你在阅读了一些文章对所研究内容有了基本了解后，对所需关键词可以进行重新整理，再次检索。比如检索在文章阅读中发现的相关关键词的缩写等。3.注重积累文献查找是有技巧的，但是最重要的还是积累、耐心与对专业的热情。4. 善于借助工具借助相关文献整理工具，如在科研工作者中非常流行的EndNote。网友整理了如何利用EndNote进行文献检索的过程，如下：（1）通过几个自己研究领域的Number Ones的名字，检索到Number Ones的课题组主页并下载Number Ones主页上所有的Publications的PDF全文及其Citations，整理好在EndNote库中。（2）从EndNote库的Journal栏，看Number Ones的文章发表于哪些期刊上，使用RSS阅读器订阅这些期刊。（3）坚持至少要浏览完阅读器中的新增条目。（4）仔细阅读EndNote库中整理好的文献。（5）提炼出自己研究领域"独一无二的关键词"。在文献搜索平台中检索“独一无二的关键词”，发现新的文章，以防使用RSS阅读器浏览时错过重要的文章。本文来源：中国科大研究生会。