کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 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 application of machine learning methods to analyze changes in gene expression patterns has recently emerged as a powerful approach in cancer research, enhancing our understanding of the molecular mechanisms underpinning cancer development and progression. Combining gene expression data with other types of omics data has been reported by numerous works to improve cancer classification outcomes. Despite these advances, effectively integrating high-dimensional multi-omics data and capturing the complex relationships across different biological layers remains challenging. This paper introduces LASSO-MOGAT (LASSO-Multi-Omics Gated ATtention), a novel graph-based deep learning framework that integrates messenger RNA, microRNA, and DNA methylation data to classify 31 cancer types. Utilizing differential expression analysis with LIMMA and LASSO regression for feature selection, and leveraging Graph Attention Networks (GATs) to incorporate protein-protein interaction (PPI) networks, LASSO-MOGAT effectively captures intricate relationships within multi-omics data. Experimental validation using five-fold cross-validation demonstrates the method's precision, reliability, and capacity for providing comprehensive insights into cancer molecular mechanisms. The computation of attention coefficients for the edges in the graph by the proposed graph-attention architecture based on protein-protein interactions proved beneficial for identifying synergies in multi-omics data for cancer classification.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
استفاده از روشهای یادگیری ماشین برای تجزیه و تحلیل تغییرات در الگوهای بیان ژن اخیراً به عنوان یک رویکرد قدرتمند در تحقیقات سرطان ظاهر شده است و درک ما از مکانیسم های مولکولی را که زیربنای رشد و پیشرفت سرطان است ، تقویت می کند.ترکیب داده های بیان ژن با انواع دیگر داده های OMIC توسط آثار متعددی برای بهبود نتایج طبقه بندی سرطان گزارش شده است.با وجود این پیشرفت ها ، ادغام مؤثر داده های چندمیک با ابعاد بالا و گرفتن روابط پیچیده در لایه های مختلف بیولوژیکی همچنان چالش برانگیز است.در این مقاله Lasso-Mogat (Lasso-Multi-Omics Gated توجه) ، یک چارچوب یادگیری عمیق مبتنی بر نمودار است که داده های متیلاسیون RNA ، میکرو RNA و DNA را برای طبقه بندی 31 نوع سرطان ادغام می کند.با استفاده از تجزیه و تحلیل بیان دیفرانسیل با رگرسیون Limma و Lasso برای انتخاب ویژگی ها ، و استفاده از شبکه های توجه نمودار (GATS) برای ترکیب شبکه های تعامل پروتئین پروتئین (PPI) ، Lasso-Mogat به طور موثری روابط پیچیده را در داده های چندمیک ضبط می کند.اعتبار سنجی تجربی با استفاده از اعتبار سنجی متقاطع پنج برابر ، دقت ، قابلیت اطمینان و ظرفیت روش ارائه بینش جامع در مورد مکانیسم های مولکولی سرطان را نشان می دهد.محاسبه ضرایب توجه برای لبه ها در نمودار توسط معماری پیشنهادی نمودار توجه بر اساس فعل و انفعالات پروتئین پروتئین برای شناسایی هم افزایی ها در داده های چند آماری برای طبقه بندی سرطان مفید بود.
📚 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.
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 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
