Beiträge zum Studium der Big-Data-Analytik
Funktionelle Assoziation von Genen bei Höhenkrankheiten und miRNA - Vorhersage von Krankheitsassoziationen
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Dieses Buch untersucht die genetischen Anpassungen von Populationen, die in großen Höhen leben, und die Krankheiten, denen sie ausgesetzt sind. Der Forscher nutzt Text Mining und Netzwerkanalyse, um die für Höhenkrankheiten verantwortlichen Gennetzwerke zu identifizieren. Der Autor schlägt einen Algorithmus des maschinellen Lernens namens Random Forest vor, um die Assoziation von miRNAs mit Krankheiten vorherzusagen, der fünf Module umfasst: Vorverarbeitung, Datenanalyse, Merkmalsextraktion, Dimensionalitätsreduktion und Vorhersage. Die Methodik wird anhand von Präzision, Wiedererkennu...
Dieses Buch untersucht die genetischen Anpassungen von Populationen, die in großen Höhen leben, und die Krankheiten, denen sie ausgesetzt sind. Der Forscher nutzt Text Mining und Netzwerkanalyse, um die für Höhenkrankheiten verantwortlichen Gennetzwerke zu identifizieren. Der Autor schlägt einen Algorithmus des maschinellen Lernens namens Random Forest vor, um die Assoziation von miRNAs mit Krankheiten vorherzusagen, der fünf Module umfasst: Vorverarbeitung, Datenanalyse, Merkmalsextraktion, Dimensionalitätsreduktion und Vorhersage. Die Methodik wird anhand von Präzision, Wiedererkennung, F-Maß und Genauigkeit bewertet. Diese Forschung zielt darauf ab, die Identifizierung von Krankheitsgenen aus großen Mengen genetischer Daten zu verbessern und ein leistungsfähiges Instrument für die Diagnose, den Verlauf und die Behandlung menschlicher Krankheiten bereitzustellen.
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