ترجمه فارسی مقاله شبکه توجه گراف ناهمگن، ادغام چندبخشی سرطان را بهبود می‌بخشد

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 37,500 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی
عنوان مقاله به انگلیسی Heterogeneous graph attention network improves cancer multiomics integration
عنوان مقاله به فارسی شبکه توجه گراف ناهمگن، ادغام چندبخشی سرطان را بهبود می‌بخشد
نویسندگان Sina Tabakhi, Charlotte Vandermeulen, Ian Sudbery, Haiping Lu
فرمت مقاله انگلیسی PDF
تعداد صفحات 29
دسته بندی موضوعات Machine Learning,Multiagent Systems,Biomolecules,Genomics,یادگیری ماشین , سیستم های چندتایی , زیست مولکول ها , ژنومیک ,
توضیحات Submitted 5 August, 2024; originally announced August 2024. , Comments: 29 pages, 13 figures
توضیحات به فارسی ارسال شده در 5 اوت 2024 ؛در ابتدا اوت 2024 اعلام شد. ، نظرات: 29 صفحه ، 13 شکل

قیمت: 19,000 تومان

سفارش

با انتخاب این گزینه، علاوه بر دریافت مقاله اصلی، را نیز سفارش می‌دهید.

قیمت: 1,160,000 تومان

زمان تحویل: 2 تا 3 روز کاری


📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیق‌تر و تسلط کامل بر مباحث مجموعه‌ای از کتاب‌های آموزشی نیز ارائه می‌شود.

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی.

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

چکیده

The increase in high-dimensional multiomics data demands advanced integration models to capture the complexity of human diseases. Graph-based deep learning integration models, despite their promise, struggle with small patient cohorts and high-dimensional features, often applying independent feature selection without modeling relationships among omics. Furthermore, conventional graph-based omics models focus on homogeneous graphs, lacking multiple types of nodes and edges to capture diverse structures. We introduce a Heterogeneous Graph ATtention network for omics integration (HeteroGATomics) to improve cancer diagnosis. HeteroGATomics performs joint feature selection through a multi-agent system, creating dedicated networks of feature and patient similarity for each omic modality. These networks are then combined into one heterogeneous graph for learning holistic omic-specific representations and integrating predictions across modalities. Experiments on three cancer multiomics datasets demonstrate HeteroGATomics' superior performance in cancer diagnosis. Moreover, HeteroGATomics enhances interpretability by identifying important biomarkers contributing to the diagnosis outcomes.

چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)

افزایش در داده های چندمیک با ابعاد بالا نیاز به مدل های ادغام پیشرفته برای ضبط پیچیدگی بیماری های انسانی دارد.مدلهای ادغام عمیق یادگیری مبتنی بر نمودار ، با وجود وعده های خود ، مبارزه با گروه های کوچک بیمار و ویژگی های با ابعاد بالا ، که اغلب از انتخاب ویژگی های مستقل و بدون مدل سازی روابط بین OMIC استفاده می کنند.علاوه بر این ، مدل های OMICS مبتنی بر نمودار معمولی بر روی نمودارهای همگن تمرکز می کنند ، که فاقد انواع مختلفی از گره ها و لبه ها برای ضبط ساختارهای متنوع هستند.ما یک شبکه توجه نمودار ناهمگن را برای ادغام OMICS (ناهمگونی) برای بهبود تشخیص سرطان معرفی می کنیم.Negarogatomics انتخاب ویژگی مشترک را از طریق یک سیستم چند عامل انجام می دهد و شبکه های اختصاصی از ویژگی و شباهت بیمار را برای هر روش OMIC ایجاد می کند.این شبکه ها سپس در یک نمودار ناهمگن برای یادگیری بازنمایی های خاص OMIC و ادغام پیش بینی ها در روش ها ترکیب می شوند.آزمایش در مورد سه مجموعه داده چندمیک سرطان ، عملکرد برتر ناهمگونی در تشخیص سرطان را نشان می دهد.علاوه بر این ، ناهمگونی با شناسایی نشانگرهای مهم مهم در نتایج تشخیص ، تفسیر را تقویت می کند.

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیق‌تر و تسلط کامل بر مباحث مجموعه‌ای از کتاب‌های آموزشی نیز ارائه می‌شود.

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی.

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.