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정밀 의학을위한 기계 학습 및 바이오 마커 하위 그룹 분석

 

방법보기 :

• 기계 학습의 기본 사항 이해
  • 더 큰 모집단의 데이터 샘플을 사용한 통계 모델링과 데이터 메커니즘이 알려지지 않은 알고리즘 모델링 (머신 러닝) 간의 차이점 비교
• 4 가지 유형의 모델 이해
  • 다른 알고리즘을 사용하는 모델 (회귀, 트리 기반 모델, 신경망)
  • 다른 매개 변수 설정을 사용하는 모델 (그리드 검색, 무작위 검색, 유전 알고리즘)
  • 다양한 기능을 사용하는 모델 (기능 선택, 기능 추출, 기능 엔지니어링)
  • 학습 세트를 배포하는 모델 (배깅, 부스팅, 5 중 교차 검증)
• 하위 그룹 분석의 사용 및 하위 그룹 식별 (주어진 약물에 대한 올바른 환자 찾기) 및 최적의 치료 요법 (주어진 환자에게 가장 적합한 약물) 사용 이해
• JMP Genomics 사용
  • 입원시 수집 된 데이터를 바탕으로 패혈증으로 인한 사망 예측
  • FAP에서 화학 예방 요법 치료에 기인하는 정상 조직 대 용종 조직에 대한 차별적 인 분자 발현 특징을 확인하기 위해
  • 하위 그룹 분석을 사용하여 임상 측정 또는 대사 산물 바이오 마커를 찾습니다.

• 자원

  • 통합 임상-대사 체 모델은 패혈증 사망 예측을 개선합니다 사례 연구
  • 관련 JMP 성공 사례 대부분의 모든 분석을위한 JMP Genomics 사용 설명

 

 

 

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