预后专题
零基础入门转录组数据分析——预后模型的验证
零基础入门转录组数据分析——预后模型的验证 目录 零基础入门转录组数据分析——预后模型的验证1. 预后模型的基础知识2. 预后模型的验证（Rstudio）——代码实操2. 1 数据处理2. 2 构建多因素cox模型（用输入的全部5个基因）2. 3 计算风险评分2. 4 生存分析（验证一）2. 5 ROC分析（验证二） 1. 预后模型的基础知识 关于预后模型的其他基础
零基础入门转录组数据分析——预后模型之lasso模型
零基础入门转录组数据分析——预后模型之lasso模型 目录 零基础入门转录组数据分析——预后模型之lasso模型1. 预后模型和lasso模型基础知识2. lasso预后模型（Rstudio）——代码实操2. 1 数据处理2. 2 构建lasso预后模型2. 3 提取Lasso预后基因2. 4 计算风险评分 1. 预后模型和lasso模型基础知识 1.1 预后模型是
代谢组数据分析（十九）：随机森林构建代谢组预后模型
介绍 建立胃癌（GC）预后模型时，从队列3中的181名患者中，使用右删失结果数据进行了随机分层抽样，分为训练数据集（n = 121）和测试数据集（n = 60）。训练了一个包含1000棵树的随机生存森林（RSF）模型，根据它们基于排列的特征重要性来选择突出的特征。通过再次训练随机生存模型，并选取28种代谢物，建立了显示出色预测能力（AUROC = 0.832，95% CI：0.697-0.9
利用大型语言模型协作提升甲状腺结节超声诊断的一致性和准确性| 文献速递-基于深度学习的癌症风险预测与疾病预后应用
Title 题目 Collaborative Enhancement of Consistency and Accuracy in US Diagnosis of Thyroid Nodules Using Large Language Models 利用大型语言模型协作提升甲状腺结节超声诊断的一致性和准确性 Background 背景 Large langua
人工智能在肿瘤预后预测中的最新研究进展｜顶刊精析·24-06-07
小罗碎碎念 今天要分享的文献主题，大家一定非常熟悉，因为绝大多数AI4cancer的文章都会提到它——预后预测，所以今天的文献主题是——人工智能+肿瘤预后预测。 在正式开始分享之前，我想先带着大家梳理两个问题。解决了以下两个问题以后，你会对今天推文有更深刻的认知。 问题梳理 问题1：肿瘤预后具体指什么 肿瘤预后是指根据临床经验预测的肿瘤发展情况，它涉及对肿瘤的临床表现、化验及影像学
STAR-Echo：一种使用时空分析和基于Transformer的影像组学模型预后慢性肾脏病患者 MACE 预后的新型生物标志物
文章目录 STAR-Echo: A Novel Biomarker for Prognosis of MACE in Chronic Kidney Disease Patients Using Spatiotemporal Analysis and Transformer-Based Radiomics Models摘要方法实验结果 STAR-Echo: A Novel Biom
文献速递：深度学习胶质瘤诊断---空间细胞结构预测胶质母细胞瘤的预后
Title 题目 Spatial cellular architecture predicts prognosis in glioblastoma 空间细胞结构预测胶质母细胞瘤的预后 01文献速递介绍 胶质母细胞瘤的治疗耐药性的关键驱动因素是肿瘤内的异质性和细胞状态的可塑性。在这里，我们调查了空间细胞组织与胶质母细胞瘤预后之间的关联。利用单细胞RNA测序和空间转录组数据
生存预后不显著？最佳阈值来帮你！| 附完整代码 + 注释
大家在进行生存预后分析时发现结果不显著，是不是当头一棒！两眼一黑！难不成这就代表我们的研究没意义吗？NONONO！别慌！说不定还有救！快来看看最佳阈值能不能捞你一把！ 对生存分析感兴趣的小伙伴可以查看：看完不会来揍我 | 生存分析详解 | 从基础概念到生存曲线绘制 | 代码注释 + 结果解读 生存分析不显著怎么办 通常情况下，为了确定一个二分变量（例如基因表达高/低）的最佳阈值，我们可能
文献速递：深度学习疾病预后--临床级计算病理学使用基于整张切片图像的弱监督深度学习
Title 题目 Clinical-grade computational pathology using weakly supervised deep learning on whole slide images 临床级计算病理学使用基于整张切片图像的弱监督深度学习 01 文献速递介绍 The development of decision support
孟德尔随机化+WGCNA+预后模型，7+轻松get
今天给同学们分享一篇生信文章“Exploring the causality and pathogenesis of systemic lupus erythematosus in breast cancer based on Mendelian randomization and transcriptome data analyses”，这篇文章发表在Front Immunol期刊上，影响因子为
纯生信轻松拿下5+分文。铜死亡+免疫浸润+预后模型，快学起来吧
今天给同学们分享一篇生信文章“A novel defined risk signature of cuproptosis-related long non-coding RNA for predicting prognosis, immune infiltration, and immunotherapy response in lung adenocarcinoma”，这篇文章发表在Front
张光明：儿童癫痫发病多，应正规诊疗越早预后越好，防止进入认识误区
现今社会中，一些人认为谁家若有癫痫患儿，家人都有羞耻感、精神压力，癫痫发作往往被认为是“生气”、“鬼神附体”、“惊吓”所致。据统计，我国上千万癫痫患者中，约63%的活动性癫痫患者未能得到正规诊疗;在北京、上海、长沙等城市的抽样调查显示有10%的癫痫治疗缺口。其实绝大多数癫痫病并不可怕，只要能积极配合医生诊疗，是完全可以治愈的。 癫痫多在18岁以下发病 据了解，我国癫痫患病率约为7%。，每年
深度学习用于疾病预后-第二课第二周大作业-练习基于树和随机森林构建风险模型（强推，干货多）
使用基于树的模型的风险模型 作业地址 github --> bharathikannann/AI-for-Medicine-Specialization-deeplearning.ai 在此作业中，您将通过预测来自 NHANES I 流行病学数据集的个人 10 年死亡风险来获得基于树的模型的经验（有关此数据集的详细描述，您可以查看 CDC Website）。 这是一项具有挑战性的任务，
5+单细胞+脂质代谢+预后模型+实验
今天给同学们分享一篇5+单细胞+脂质代谢+预后模型+实验的生信文章“Single-cell transcriptome analysis reveals the metabolic changes and the prognostic value of malignant hepatocyte subpopulations and predict new therapeutic agents fo
分型+预后模型多层面验证，干湿结合直达7+
今天给同学们分享一篇铜死亡+分型+预后模型+实验的生信文章“Construction and validation of a cuproptosis-related prognostic model for glioblastoma”，这篇文章于2023年2月6日发表在Front Immunol期刊上，影响因子为7.3。 铜死亡是一种新报道的程序性细胞死亡类型，参与调控肿瘤进展、治疗反应
脂质代谢+预后模型+WGCNA+单细胞多种要素分析
今天给同学们分享一篇脂质代谢+预后模型+WGCNA+单细胞的生信文章“A Novel Lipid Metabolism and Endoplasmic Reticulum Stress-Related Risk Model for Predicting Immune Infiltration and Prognosis in Colorectal Cancer”，这篇文章于2023年9月8日发表在
4+内质网应激+预后模型教你如何应用到自己的生信分析研究中。
今天给同学们分享一篇内质网应激+预后模型的生信文章“Characteristics of endoplasmic reticulum stress in colorectal cancer for predicting prognosis and developing treatment options”，这篇文章于2023年3月31日发表在Cancer Med期刊上，影响因子为4。 越