从一种生物信息数据种进行单个或多个生物标志的分析所存在的问题

本文探讨了基因特征(genesignature)在生物医学研究中的四个主要问题:泛化性和重复性不足、可解释性差、覆盖面有限及预测能力较弱,并通过实例进行说明。

1。Poor reproducibility 泛化性不好,重复性差

举例说明:对于乳腺癌,van de veer et al中发现了70个基因的gene signature,wang et al中发现了76个基因的gene signature,其中只有3个重叠。

 

gene signature:A condition's gene signature is the group of genes in a type of cellwhose combined expression pattern[1] is uniquely characteristic of that condition.[2] Ideally, the gene signature can be used to select a group of patients[3] at a specific state of a disease with accuracy that facilitates selection of treatments[4][5].

 

2。Poor interpretability 可解释性不强

对于这些gene signature 的作用(function)不了解,或者是这些gene signature被错误的与毫不相关的biological pathway相关联。

 

3。Poor coverage 覆盖面不广

有些相关的基因没有被标记到。

 

4。Poor predictive capability 预测能力不强

biomarkers identified using single biological information tend to have inferior predictive power.

胚胎实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:胚胎实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:219张图片 验证集:49张图片 测试集:58张图片 总计:326张图片 • 训练集:219张图片 • 验证集:49张图片 • 测试集:58张图片 • 总计:326张图片 • 分类类别: 胚胎(embryo):表示生物胚胎结构,适用于发育生物学研究。 • 胚胎(embryo):表示生物胚胎结构,适用于发育生物学研究。 • 标注格式:YOLO格式,包含实例分割的多边形标注,适用于实例分割任务。 • 数据格式:图片来源于相关研究领域,格式为常见图像格式,细节清晰。 二、适用场景 • 胚胎发育AI分析系统:构建能够自动分割胚胎实例的AI模型,用于生物学研究中的形态变化追踪和量化分析。 • 医学与生物研究:在生殖医学、遗传学等领域,辅助研究人员进行胚胎结构识别、分割和发育阶段评估。 • 学术与创新研究:支持计算机视觉与生物医学的交叉学科研究,推动AI在胚胎学中的应用,助力高水平论文发表。 • 教育与实践培训:用于高校研究机构的实验教学,帮助学生和从业者掌握实例分割技术及胚胎学知识。 三、数据集优势 • 精准与专业性:实例分割标注由领域专家完成,确保胚胎轮廓的精确性,提升模型训练的可靠性。 • 任务专用性:专注于胚胎实例分割,填补相关领域数据空白,适用于细粒度视觉分析。 • 格式兼容性:采用YOLO标注格式,易于集成到主流深度学习框架中,简化模型开发与部署流程。 • 科学价值突出:为胚胎发育研究、生命科学创新提供关键数据资源,促进AI在生物学中的实际应用。
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