论文链接：https://www.nature.com/articles/s41698-024-00666-y期刊：npjPrecisionOncology团队：复旦肿瘤数据集：多中心，乳腺癌患者方法：放射组学、基因组学、转录组学、代谢组学“尽管深度学习放射组学目前具有卓越的预测性能，但团队的研究更喜欢放射组学，因为它具有标准化和可重复

小罗碎碎念今天分享的这篇文章发表于《NatCancer》，目前IF=23.5。这篇题为《Artificialintelligenceinhistopathology:enhancingcancerresearchandclinicaloncology》的综述文章探讨了人工智能（AI）在数字组织病理学图像分析中的应用，特别是在癌症研究和临床肿瘤学

乳腺癌数据集1.加载数据集fromsklearn.datasetsimportload_breast_cancerbreast_cancer=load_breast_cancer()print(breast_cancer["DESCR"])输出乳腺癌数据集的详细描述，通常包括数据集的来源、特征的解释、数据集的版权信息等。2.查看data和targetdata=breast_can

                人类微生物群构成了一个复杂的多王国群落，与宿主在多个身体部位共生相互作用。宿主-微生物群的相互作用影响多种生理过程和各种多因素的疾病条件。在过去的十年中，微生物群落被认为会影响多种癌症类型的发展、进展、转移形成和治疗反应。虽

一、决策树定义：决策树是一种基于树结构的机器学习算法，用于建立一系列的规则来对数据进行分类或预测。二、决策树特征选择2.1特征选择问题在决策树的构建过程中，特征选择是一个关键的步骤，它决定了每个节点应该选择哪个特征来进行分裂。2.2信息增益信息增益是一种常用的特征

 这个功能GEPIA2已经实现了，http://gepia2.cancer-pku.cn/#dataset但问题是它的数据不能导出，原图太丑，不能直接发表，那就没办法了，只能自己下载数据作图了。 TCGA数据可以批量下载GTEx数据也很容易下载但如何把TCGA的cancertype比对到GTEx特点组织，还是有点难度的。有些canc

​作者Toby，来源公众号：python生物信息学,美国国立癌症研究所数据库乳腺癌生存分析和乳腺癌预测模型NCI美国国立癌症研究所(NationalCancerInstitute,NCI)美国国立癌症研究所（NCI）是美国国家卫生研究院（NIH）的一个组成部分，致力于癌症研究和预防。以下是NCI的一些重要信息和职责：

2024.2.26今天，我在学习机器学习重要的知识点——SVM(支持向量机)首先，我利用sklearn库中自带的数据集练手点击查看代码importpandasaspdimportseabornassnsimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.datasetsimportload_breast_cancerfromsklearn.model_sele

LandpollutionLandpollutionreferstothepollutantsproducedbyhumanactivitiesenterthesoilthroughvariousways,anditsquantityandspeedexceedthecapacityofthesoiltoholdandpurify,sothatthenature,compositionandcharacteristicsof

 目录：临床：消化道的具体结构？小肠、大肠、结肠、直肠的概念？CRC的左侧和右侧的差别？什么是polyps、lesion、tumor、cancer，这之间的区别是什么？Nonneoplastic、Neoplastic；adenomasandserrated什么是CRC，临床上如何界定？在各个肠道部位的分布比例？CRC是如何分期的？TNM分期是什么？各

Lungcancerisoneofthemalignanttumorswithfast-growingmorbidityandmortalityandtheworstprognosis.Thedevelopmentofmolecularbiologyandcellbiologyprovidestargetsforthepreventionandtreatmentoflungcancerandopensupnewareasfor

Machinelearning.简单绘制ROC曲线ROC曲线，又可以称之为接受者操作特征曲线(ReceiverOperatingCharacteristicCurve)，ROC曲线下的面积，称为AUC(AreaUnderCureve)，可以衡量评估二分类模型的分类好坏。本文视图使用Python中的Matplotlib模块来进行简单的ROC曲线的画法：准备工作#查看m

机器学习算法（八）：基于BP神经网络的乳腺癌的分类预测本项目链接：https://www.heywhale.com/home/column/64141d6b1c8c8b518ba97dcc1.算法简介和应用1.1算法简介BP（BackProp

 必须要开这个系列了，而且要对实操有一定的理解，没一篇我都会咨询实验成功过的人士，以确保未来我能带领小弟们做出来。 未来要开的系列：Cancer模型系列：Cellline（DepMa

 什么是cancervulnerability？缺点，什么是CancerDependency？依赖什么是viability？生存什么是susceptibility？易感性什么是syntheticlethality？就是两个基因任何一个单独

Inthefieldofmachinelearningandspecificallytheproblemofstatisticalclassification,aconfusionmatrix,alsoknownasanerrormatrix,[10]isaspeci

1importpandasaspd#pandas是一个快速、强大、灵活和易于使用的开源数据分析和操作工具。2fromsklearn.preprocessingimportLabelEncoder#该类使用0到n_cla

TCGA数据库的挖掘工具TCGA数据库的挖掘工具层出不穷，从数据下载到数据挖掘，这里marker整理一份官网的数据挖掘工具大全：http://www.cancerimagingarchive.net/TheCancer