Orange3实战教程：生物信息---基因标记

于 2025-07-15 10:28:27 发布
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分类专栏： Orange3 实战教程 文章标签： 数据挖掘 深度学习 机器学习 自然语言处理 人工智能 神经网络 orange3中文版
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标记基因小部件

该小部件提供对公共标记基因数据库的访问。

输出

  • 基因（Genes）

数据库来源

  1. PanglaoDB
    Oscar Franzén, Li-Ming Gan, Johan L M Björkegren, PanglaoDB: a web server for exploration of mouse and human single-cell RNA sequencing data, Database, Volume 2019, 2019, baz046, https://doi.org/10.1093/database/baz046
  2. CellMarker
    CellMarker: a manually curated resource of cell markers in human and mouse. Nucleic Acids Research, 2018.
  3. DictyBase
    Fey, P., Dodson, R., Bas
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Orange3实战教程：可视化---雷达图
err2008的专栏
04-21 155
其位置由物理隐喻确定：每个点通过弹簧连接到变量锚点，弹簧的刚度与对应变量的值成正比，最终点的位置由弹簧力的平衡决定。与所有基于点的可视化工具类似，此小部件支持智能数据可视化（VizRank，见 Leban 等，2006）和探索性数据分析功能（如选中图中的数据点）。根据上述定义，上方的 Radviz 图是一个优秀可视化的示例，而下图展示了 VizRank 界面（含“建议特征”按钮），其中列出了基于 3 个属性的可视化选项及其评分，效果相对较差。靠近一组变量锚点的数据实例，其对应变量的值会显著高于其他变量。
Orange3实战教程：可视化---热力图
err2008的专栏
04-21 61
通过将类别变量和属性分别置于x轴和y轴，可以观察属性值最强和最弱的区域，从而发现每个类别的典型特征。选择发散型调色板（两端为对比色，中点为中性色如黑/白）时，可设置有意义的中点值（默认为0）。通过列聚类（有序优化），相似表达模式的列被分组，例如右下角显示核糖体基因在特定条件下的低表达。：若行数过多，可通过k-means算法合并为N个簇（默认50）。综合得分为正（白色）表示积极文档，为负（蓝色）表示消极文档。热图中低表达值显示为蓝色，高表达值显示为黄色和白色。：勾选后，每个值显示为正方形（与图比例一致）。
Orange3实战教程：生物信息---火山图
err2008的专栏
07-14 108
火山图是一种可视化方法，用于分析基因表达数据的显著性与倍数变化。它在x轴显示倍数变化的对数，y轴显示统计显著性（-log10(p值)），可快速识别显著变化的基因。操作步骤包括选择目标标签、设置属性、调整图形参数和应用探索工具。示例展示了如何通过火山图筛选乳腺癌治疗相关的关键基因，并配合箱线图分析差异表达。该工具适用于高通量数据的快速筛选和可视化分析。
Orange3实战教程：无监督--- t-SNE二维投影
err2008的专栏
05-12 268
t-SNE 小部件通过 t-分布随机邻域嵌入（t-SNE）技术，将高维数据投影到二维空间，生成可视化结果。该工具支持输入数据表或预计算的距离矩阵，并提供多种预处理选项，如数据标准化和 PCA 预处理，以优化计算效率。用户可调整困惑度、膨胀因子等参数，控制局部和全局结构的保留程度。可视化设置允许自定义点的颜色、形状、大小和标签，增强数据区分度。交互工具支持选区、缩放、平移等操作，便于用户探索数据。示例展示了 t-SNE 在基因表达数据和单细胞数据分析中的应用，帮助识别相似基因表达谱和特定细胞类型。
Orange3 实战教程 总目录
err2008的专栏
03-28 1094
Orange3 是一款以 可视化编程 为核心的数据挖掘和机器学习工具，其界面设计直观且模块化，用户通过拖放组件（Widgets）构建数据分析流程。通过平台上的工作流，自己训练、评估和使用模型。
Orange3 实战教程 目录
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03-28 400
Orange3 是一款以 可视化编程 为核心的数据挖掘和机器学习工具，其界面设计直观且模块化，用户通过拖放组件（Widgets）构建数据分析流程。通过平台上的工作流，自己训练和评估模型。
Orange3 实战教程
err2008的专栏
05-22 544
本文介绍了Orange3在光谱学、无监督学习、模型评估、数据可视化、数据处理与转换等多个领域的实战应用。光谱学部分涵盖了多文件处理、光谱预处理、插值、高光谱分析等工具；无监督学习部分包括Louvain聚类、DBSCAN、流形学习、PCA等算法；模型评估部分涉及ROC分析、混淆矩阵、参数优化等；数据可视化部分提供了散点图、热力图、箱线图等工具；数据处理与转换部分包括数据采样、缺失值填补、离散化等操作。此外，还介绍了文本分类、生物基因聚类、乳腺癌亚群分析等进阶应用实例，以及工作流构建、模型导出和中文界面指南等实
目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于深度学习目标检测的白细胞分类技术研究
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07-04 835
白细胞（White Blood Cell，WBC）是血液的主要组成部分，也是人体免疫系 统中极其重要的安全卫士，它们可以清除细菌，抵抗感染，为人体健康筑起坚固 的防线。在血常规计数领域，常常把白细胞分成单核细胞、粒细胞和淋巴细胞[ 7]。粒细胞（Granulocyte）由骨髓中的造血干细胞分化而成，是一类细胞质中包含颗 粒体的白细胞，根据在瑞氏染色下的表现可进一步分为嗜碱性粒细胞（Basophil）、 嗜酸性粒细胞（Eosinophil）和中性粒细胞（Neutrophil）。
富集分析和基因表达花样可视化
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GOplot包介绍 GOplot包用于生物数据的可视化。更确切地说，该包将表达数据与功能分析的结果整合并进行可视化。但是要注意该包不能用于执行这些分析，只能把分析结果进行可视化。在所有科学领域，由于空间限制和结果所需的简洁性，切实地去描述事物很难，所以需要将信息进行可视化，使用图片来传达信息。精心设计的图形能在更小的空间提供更多的信息。该包的设想就是能让用户快速检查大量数据，揭示数据的趋势和找出数...
【字节跳动】数据挖掘面试题0013：怎么做男女二分类问题， 从抖音 app 提供的内容中。
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核心目标基于抖音内容特征（文本、视觉、音频、用户交互）预测目标受众性别（男/女二分类）。该任务本质上是监督学习问题，需依赖标注数据集。技术关键点数据层面：需融合多模态特征，尤其用户行为与视觉内容算法层面推荐Transformer+Attention的融合模型评估层面：关注F1-score及跨场景鲁棒性实施建议启动期：用朴素贝叶斯快速验证文本特征有效性成长期：引入视觉模型提升准确率（尤其对时尚/美妆类）成熟期：构建端到端多模态系统，结合实时用户反馈更新潜在风险。
Python 数据挖掘之数据探索
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在数据挖掘的流程中，数据探索是非常关键的第一步，它能帮助我们深入了解数据的特点，为后续的预处理和模型构建打下坚实的基础。我们主要围绕四个方面展开：数据对象与特征、数据统计描述、数据可视化以及相关性和相似性度量。
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七、深度学习——RNN
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输出结果：主要包括输出结果output，最后一层的hn。输入数据：输入主要包括词嵌入的x，初始的隐藏层h0。实际上，字是重复输入到同一个神经元中的。
python学习打卡：DAY 41 简单CNN
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就好比你在学习新知识，知识体系的基础一直在变，你就得不断重新适应，模型训练也是如此，这就导致训练变得困难，这就是内部协变量偏移问题。例如，如果原始数据集有1000张图像，数据增强后，数据集的大小仍然是1000张，但每次训练时，模型看到的都是经过随机变换的新样本。该策略通常不改变单次训练的样本总数，而通过对现有图像进行多样化变换，使每次训练输入的样本呈现更丰富的形态差异，从而有效扩展模型训练的样本空间多样性。2. 输入通道数：输入图片的通道数，如1（单通道图片）、3（RGB图片）、4（RGBA图片）等。
五、深度学习——CNN
2401_88868983的博客
07-12 1075
通过上面的卷积计算过程，最终的特征图比原始图像小很多，如果想要保持经过卷积后的图像大小不变，可以在原图像周围添加padding来实现。卷积神经网络 是含有卷积层的神经网络，卷积层的作用就是用来自动学习，提取图像的特征。在每个卷积计算之后应用relu激活函数来给网络增加非线性因素。CNN网络主要由三部分构成：卷积层，池化层和全连接层。
【深度学习新浪潮】什么是AI个性化医疗？
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AI个性化医疗是通过人工智能技术整合患者的多模态数据（如基因组、影像、病历等），结合个体特征（基因、环境、生活方式）制定精准诊疗方案的医疗模式。其核心在于打破传统“一刀切”的治疗方式，实现从预防、诊断到治疗、康复的全链条智能化。例如，腾讯觅影通过大模型将肿瘤筛查准确率提升至97%，百度灵医将罕见病研究周期缩短一半。AI个性化医疗正从实验室走向临床，其核心在于通过大模型实现“数据-知识-决策”的闭环。当前进展已覆盖药物研发、影像诊断、慢病管理等多个领域，但仍需突破数据隐私、跨模态融合等关键瓶颈。
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摘要：本项目基于MATLAB平台实现LSTM神经网络在时间序列预测中的应用，适用于金融、气象等领域的非线性数据分析。通过数据预处理、特征工程和模型构建（采用Adam优化器，100轮训练），实现了R方0.9802的高精度预测效果。实验表明模型预测值与真实值高度吻合，验证了LSTM处理长期依赖关系的优势。项目提供完整数据+代码+文档，为时间序列预测问题提供了可靠解决方案，具有实际应用价值。
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