Name: Mime Tabanlı Makine Öğrenmesi Çerçevesini Kullanarak Modeller Oluşturma ve Görselleştirme (Video) | JoVE Journal
Uploaded: 2025-07-22T13:30:00.000+00:00
Duration: 6 min 19 s
Description: Keşfedin Mime çerçevesini kullanarak hastalıkla ilişkili genleri tahmin etmek için makine öğrenmesi modelleri oluşturmayı ve görselleştirmeyi. Bu yöntem, genomik araştırmalarda yüksek doğruluklu tahminler ve karşılaştırmalı model değerlendirmesi sağlar.

ai_agent_IP

ai_agent

maintenance

instantTrialDurationMinutes

isBiopharma

enableNewMyJoveSectionDesign

educationFeatures

seoMetaApi

ai_copilot_institution_blacklist

ai_chat_institution_blacklist

freeAccessWindow

ssoRoleCapture

scheduledMaintenanceBanner

joveLabsFeatures

disable_autoplay_for_bots

extended_trial_duration

5 minutes

<ol><li>Reuter, J. A., Spacek, D. V., Snyder, M. P. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((High-throughput+sequencing+technologies%5BTitle%5D)+AND+%22Mol+Cell%22%5BJournal%5D)">High-throughput sequencing technologies.</a> Mol Cell. 58 (4), 586-597 (2015).</li>
<li>Adam, G., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Machine+learning+approaches+to+drug+response+prediction%3A+challenges+and+recent+progress%5BTitle%5D)+AND+%22NPJ+Precision+Oncol%22%5BJournal%5D)">Machine learning approaches to drug response prediction: challenges and recent progress.</a> NPJ Precision Oncol. 4, 19(2020).</li>
<li>Ding, L., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Perspective+on+Oncogenic+Processes+at+the+End+of+the+Beginning+of+Cancer+Genomics%5BTitle%5D)+AND+%22Cell%22%5BJournal%5D)">Perspective on Oncogenic Processes at the End of the Beginning of Cancer Genomics.</a> Cell. 173 (2), 305-320.e10 (2018).</li>
<li>Liu, H., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+potassium-chloride+co-transporter+with+altered+genome+architecture+functions+as+a+suppressor+in+glioma%5BTitle%5D)+AND+%22J+Cell+Mol+Med%22%5BJournal%5D)">A potassium-chloride co-transporter with altered genome architecture functions as a suppressor in glioma.</a> J Cell Mol Med. 28 (9), e18352(2024).</li>
<li>Hanahan, D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Hallmarks+of+Cancer%3A+New+Dimensions%5BTitle%5D)+AND+%22Cancer+Disc%22%5BJournal%5D)">Hallmarks of Cancer: New Dimensions.</a> Cancer Disc. 12 (1), 31-46 (2022).</li>
<li>Kourou, K., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Machine+learning+applications+in+cancer+prognosis+and+prediction%5BTitle%5D)+AND+%22Comp+Str+Biotechnol+J%22%5BJournal%5D)">Machine learning applications in cancer prognosis and prediction.</a> Comp Str Biotechnol J. 13, 8-17 (2015).</li>
<li>Liu, Z., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Machine+learning-based+integration+develops+an+immune-derived+lncRNA+signature+for+improving+outcomes+in+colorectal+cancer%5BTitle%5D)+AND+%22Nat+Comm%22%5BJournal%5D)">Machine learning-based integration develops an immune-derived lncRNA signature for improving outcomes in colorectal cancer.</a> Nat Comm. 13 (1), 816(2022).</li>
<li>Sundar, R., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Machine-learning+model+derived+gene+signature+predictive+of+paclitaxel+survival+benefit+in+gastric+cancer%3A+results+from+the+randomised+phase+III+SAMIT+trial%5BTitle%5D)+AND+%22Gut%22%5BJournal%5D)">Machine-learning model derived gene signature predictive of paclitaxel survival benefit in gastric cancer: results from the randomised phase III SAMIT trial.</a> Gut. 71 (4), 676-685 (2022).</li>
<li>Zhang, W., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Machine+learning-based+investigation+of+regulated+cell+death+for+predicting+prognosis+and+immunotherapy+response+in+glioma+patients%5BTitle%5D)+AND+%22Sci+Rep%22%5BJournal%5D)">Machine learning-based investigation of regulated cell death for predicting prognosis and immunotherapy response in glioma patients.</a> Sci Rep. 14 (1), 4173(2024).</li>
<li>Zhang, W., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Pan-cancer+evaluation+of+regulated+cell+death+to+predict+overall+survival+and+immune+checkpoint+inhibitor+response%5BTitle%5D)+AND+%22NPJ+Precision+Oncol%22%5BJournal%5D)">Pan-cancer evaluation of regulated cell death to predict overall survival and immune checkpoint inhibitor response.</a> NPJ Precision Oncol. 8 (1), 77(2024).</li>
<li>Hindocha, S., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+comparison+of+machine+learning+methods+for+predicting+recurrence+and+death+after+curative-intent+radiotherapy+for+non-small+cell+lung+cancer%3A+Development+and+validation+of+multivariable+clinical+prediction+models%5BTitle%5D)+AND+%22EBioMedicine%22%5BJournal%5D)">A comparison of machine learning methods for predicting recurrence and death after curative-intent radiotherapy for non-small cell lung cancer: Development and validation of multivariable clinical prediction models.</a> EBioMedicine. 77, 103911(2022).</li>
<li>Liu, H., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Mime%3A+A+flexible+machine-learning+framework+to+construct+and+visualize+models+for+clinical+characteristics+prediction+and+feature+selection%5BTitle%5D)+AND+%22Comput+Str+Biotechnol+J%22%5BJournal%5D)">Mime: A flexible machine-learning framework to construct and visualize models for clinical characteristics prediction and feature selection.</a> Comput Str Biotechnol J. 23, 2798-2810 (2024).</li>
<li>Hwang, H., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Big+data+and+deep+learning+for+RNA+biology%5BTitle%5D)+AND+%22Exp+Mol+Med%22%5BJournal%5D)">Big data and deep learning for RNA biology.</a> Exp Mol Med. 56 (6), 1293-1321 (2024).</li>
<li>Sharma, A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Advances+in+AI+and+machine+learning+for+predictive+medicine%5BTitle%5D)+AND+%22J+Hum+Genet%22%5BJournal%5D)">Advances in AI and machine learning for predictive medicine.</a> J Hum Genet. 69 (10), 487-497 (2024).</li>
<li>Greener, J. G., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+guide+to+machine+learning+for+biologists%5BTitle%5D)+AND+%22Nat+Rev+Mol+Cell+Biol%22%5BJournal%5D)">A guide to machine learning for biologists.</a> Nat Rev Mol Cell Biol. 23 (1), 40-55 (2022).</li>
</ol>

<table><tbody><tr><td>Paketin Adı</td><td>Sürüm</td><td>Yazılım</td><td></td></tr><tr><td>Aplot</td><td>0.1.10</td><td>R stüdyosu</td><td></td></tr><tr><td>BART</td><td>2.9.4</td><td>R stüdyosu</td><td></td></tr><tr><td>Boruta</td><td>8.0.0</td><td>R stüdyosu</td><td></td></tr><tr><td>kanser sınıfı</td><td>1.38.0</td><td>R stüdyosu</td><td></td></tr><tr><td>düzeltme imi</td><td>6.0-89</td><td>R stüdyosu</td><td></td></tr><tr><td>Ckmeans.1d.dp</td><td>4.3.5</td><td>R stüdyosu</td><td></td></tr><tr><td>karşılaştırmak C</td><td>1.3.2</td><td>R stüdyosu</td><td></td></tr><tr><td>Karmaşık Isı Haritası</td><td>2.15.1</td><td>R stüdyosu</td><td></td></tr><tr><td>Kompozisyon</td><td>2.0-4</td><td>R stüdyosu</td><td></td></tr><tr><td>veri.tablo</td><td>1.14.0</td><td>R stüdyosu</td><td></td></tr><tr><td>doParalel</td><td>1.0.16</td><td>R stüdyosu</td><td></td></tr><tr><td>dplyr</td><td>1.1.3</td><td>R stüdyosu</td><td></td></tr><tr><td>e1071</td><td>1.7-7</td><td>R stüdyosu</td><td></td></tr><tr><td>orman avcısı</td><td>1.1.0</td><td>R stüdyosu</td><td></td></tr><tr><td>gelecek</td><td>1.21.0</td><td>R stüdyosu</td><td></td></tr><tr><td>gbm</td><td>2.1.8.1</td><td>R stüdyosu</td><td></td></tr><tr><td>İyi oyun, kırma</td><td>0.1.1</td><td>R stüdyosu</td><td></td></tr><tr><td>ggplot2</td><td>3.4.1</td><td>R stüdyosu</td><td></td></tr><tr><td>İyi oyunpubr</td><td>0.4.0</td><td>R stüdyosu</td><td></td></tr><tr><td>İyi oyun</td><td>2.9</td><td>R stüdyosu</td><td></td></tr><tr><td>glmnet</td><td>4.1-2</td><td>R stüdyosu</td><td></td></tr><tr><td>Kılavuz</td><td>4.1.3</td><td>R stüdyosu</td><td></td></tr><tr><td>ızgara Ekstra</td><td>2.3</td><td>R stüdyosu</td><td></td></tr><tr><td>GSEABase</td><td>1.54.0</td><td>R stüdyosu</td><td></td></tr><tr><td>GSVA Hakkında</td><td>1.40.1</td><td>R stüdyosu</td><td></td></tr><tr><td>Hmisc</td><td>5.1-1</td><td>R stüdyosu</td><td></td></tr><tr><td>kknn</td><td>1.3.1</td><td>R stüdyosu</td><td></td></tr><tr><td>örücü</td><td>1.42</td><td>R stüdyosu</td><td></td></tr><tr><td>Magittr'ın</td><td>2.7.2</td><td>R stüdyosu</td><td></td></tr><tr><td>Matris</td><td>1.5-4</td><td>R stüdyosu</td><td></td></tr><tr><td>Meta</td><td>5.2-0</td><td>R stüdyosu</td><td></td></tr><tr><td>Çeşitli Araçlar</td><td>0.6-28</td><td>R stüdyosu</td><td></td></tr><tr><td>mixOmics</td><td>6.18.1</td><td>R stüdyosu</td><td></td></tr><tr><td>Karışım araçları</td><td>1.2.0</td><td>R stüdyosu</td><td></td></tr><tr><td>PBuygula</td><td>1.4-3</td><td>R stüdyosu</td><td></td></tr><tr><td>lütfen Rcox</td><td>1.7.7</td><td>R stüdyosu</td><td></td></tr><tr><td>Yordam</td><td>1.18.0</td><td>R stüdyosu</td><td></td></tr><tr><td>R</td><td>4.1.3</td><td>R stüdyosu</td><td></td></tr><tr><td>randomForestSRC</td><td>4.6-14</td><td>R stüdyosu</td><td></td></tr><tr><td>okuyucu</td><td>1.4.0</td><td>R stüdyosu</td><td></td></tr><tr><td>Tarifler</td><td>0.1.17</td><td>R stüdyosu</td><td></td></tr><tr><td>yeniden şekillendirme2</td><td>1.4.4</td><td>R stüdyosu</td><td></td></tr><tr><td>kâğıt</td><td>2.8</td><td>R stüdyosu</td><td></td></tr><tr><td>ROCit</td><td>2.1.1</td><td>R stüdyosu</td><td></td></tr><tr><td>ROCR</td><td>1.0-11</td><td>R stüdyosu</td><td></td></tr><tr><td>Terazi</td><td>1.2.1</td><td>R stüdyosu</td><td></td></tr><tr><td>serçe</td><td>1.0.3</td><td>R stüdyosu</td><td></td></tr><tr><td>Dize</td><td>1.5.0</td><td>R stüdyosu</td><td></td></tr><tr><td>Süper bilgisayar</td><td>1.12</td><td>R stüdyosu</td><td></td></tr><tr><td>beka</td><td>3.3-1</td><td>R stüdyosu</td><td></td></tr><tr><td>hayatta kalmaROC</td><td>1.0.3</td><td>R stüdyosu</td><td></td></tr><tr><td>hayatta kalma svm</td><td>0.0.5</td><td>R stüdyosu</td><td></td></tr><tr><td>Sva</td><td>3.40.0</td><td>R stüdyosu</td><td></td></tr><tr><td>testthat</td><td>3.1.0</td><td>R stüdyosu</td><td></td></tr><tr><td>Tibble</td><td>3.2.1</td><td>R stüdyosu</td><td></td></tr><tr><td>düzenli</td><td>1.3.0</td><td>R stüdyosu</td><td></td></tr><tr><td>Düzenli Evren</td><td>1.3.1</td><td>R stüdyosu</td><td></td></tr><tr><td>UpSetR</td><td>1.4.0</td><td>R stüdyosu</td><td></td></tr><tr><td>Viridis</td><td>0.6.1</td><td>R stüdyosu</td><td></td></tr></tbody></table>

mime tabanlı makine Öğrenmesi Çerçevesini kullanarak modeller oluşturma ve görselleştirme

Constructing and Visualizing Models using Mime-based Machine-learning Framework

Mime'da 10 makine öğrenimi algoritmasını entegre ederek prognozotik modeller oluşturmak için bir eğitim kohortu ve bir doğrulama kohortu içeren genelist ve Example.kohortu kullanıldı. Mime tarafından oluşturulan 117 prognoz modeli arasında, StepCox [ileri] + plsRcox kombine modeli (SPCOM), tüm kohortlar arasında en yüksek C-indeksine sahipti ve bu da olağanüstü performansını gösteriyor (Şekil 1A). Hastalar ayrıca SPCOM tarafından hesaplanan medyan risk skoruna göre yüksek riskli ve düşük ris...

Mime Tabanlı Makine Öğrenmesi Çerçevesini Kullanarak Modeller Oluşturma ve Görselleştirme

The widespread high-throughput sequencing technology has significantly enhanced our understanding of biology and cancer heterogeneity. Machine learning ...

constructing-visualizing-models-using-mime-based-machine-learning

Research

JoVE Journal

Engineering

Mühendislik

Bilgisayar üretilen bir model olarak kullanarak Jacky ejderha uyaranlara.

Bilgisayar oluşturuldu Hayvan Modeli Uyaranlar

Biz kesin tanımlanmış özelliği varyasyonları ile natüralist 3 boyutlu nesneler ve nesne kategoriler oluşturmak için yeni bir yöntem tarif. Biz morfolojilerinden ve ardından görsel veya dokunsal nesneleri olarak kılınabilir roman, natüralist sanal 3 boyutlu nesneler ve nesne kategoriler oluşturmak için phylogenesis biyolojik proseslerin simülasyonları kullanın.

Algı ve Algısal Öğrenme Öğrenmenin Nesneler ve Nesne Kategorileri Oluşturma

Minimal invaziv kas katıştırma (iskelet kas dokusu içine implante zaman donör-Hücre-aracılı myogenesis kolaylaştıran myogenic hücrelerin içerir kanıtlara dayalı MIME), dediğimiz yeni bir deneysel teknik tarif bir ana bilgisayar kas.

Minimal invaziv kas (MIME) katıştırma - donör-Hücre-aracılı Myogenesis kolaylaştırmak için yeni bir deneysel teknik

Bu iletişim kuralı bir dağınık şekilde detaylı Sonlu elemanlar modeli cardiomyocytes hücre içi mimarisinin elektron mikroskobu ve confocal mikroskobu görüntüler oluşturmak için yeni bir yöntem özetliyor. Bu dağınık şekilde detaylı model gücünü vaka çalışmaları kalsiyum sinyal ve bioenergetics kullanarak gösterilmiştir.

Cardiomyocyte sistemleri Biyoloji hücresel mimarisi rolü eğitim için bir Cardiomyocyte bir yapısal olarak gerçekçi Sonlu elemanlar geometrik Model oluşturma

Biyomoleküler modellemede önemli bir beceri, proteinlerdeki aktif bölgelerin görüntülenmesi ve açıklamalarının gösterilmesidir. Bu teknik makromoleküler görselleştirme için dört popüler ücretsiz program kullanılarak gösterilmiştir: iCn3D, Jmol, PyMOL ve UCSF ChimeraX.

Moleküler Görselleştirme Freeware Kullanarak Bir Enzim Aktif Sitesini Modelleme

Bu makalede, sabit hücrelerin floresan mikroskopi görüntülerinde mitokondri morfolojisini analiz etmek için simülasyon denetimli makine öğreniminin nasıl kullanılacağı açıklanmaktadır.

Mitokondriyal Morfolojinin Simülasyon Denetimli Öğrenme Yoluyla Analiz Edilmesi

Bu kağıt keyfi bir yeni fizik model üzerinde muhafazakar ve saldırgan sınırları içine deneysel basitleştirilmiş bir model sınırlarını yenilenmesi için bir protokol göstermektedir. Kamuya açık LHC deneysel sonuçlar süpersimetri gibi imza ile hemen hemen her yeni fizik model üzerinde sınırları içine bu şekilde değişiklik yapılabilir.

Basitleştirilmiş Modeller Kullanılarak Süpersimetri Sınırları Ayarı

Silikon arayüzlerinin yüzey katkılaması için ayrıntılı bir prosedür sağlanmıştır. Ultra sığ yüzey katkısı, fosfor içeren tek tabakalar ve hızlı tavlama işlemi kullanılarak gösterilmiştir. Yöntem, makroskopik alan yüzeylerinin yanı sıra nanoyapıların dopingi için de kullanılabilir.

Organofosfor Bileşikleri Kullanma Silikon Yüzeyler ve Nanotellerin monolayer İletişim Doping

Ultrasonik aşınma ve sürtünme azalmasının doğrusal hız, temas basıncı ve yüzey özelliklerine bağımlılığını araştırmak için piezoelektrik destekli bir tribometre ve optik profilometre kullanmak için bir protokol sunuyoruz.

Ultrasonik Yağlama üzerinde deneyler bir piezoelektrik destekli tribometre ve Optik profilometre kullanma

Ince filmler uzadıya degradeler (DGT) tekniği plutonyum spesiasyonu çalışmaları için önerilmektedir. Bu protokol, organik madde varlığında, Pu (IV) ve Pu (V) 'in davranış tarama difüzyon deneyleri anlatmaktadır. Bir karstik bahar konuşlanan DGTS Pu biyolojik değerlendirilmesini sağlar.

İnce Filmlerde Difüzyon kullanma Çevre Pluton&#39;un Türleşme ve biyoyararlanımı Ölçümleri

Keşfedin Mime çerçevesini kullanarak hastalıkla ilişkili genleri tahmin etmek için makine öğrenmesi modelleri oluşturmayı ve görselleştirmeyi. Bu yöntem, genomik araştırmalarda yüksek doğruluklu tahminler ve karşılaştırmalı model değerlendirmesi sağlar.

Mime Tabanlı Makine Öğrenmesi Çerçevesini Kullanarak Modeller Oluşturma ve Görselleştirme

Daha fazla video keşfet