預(yù)后分析最佳cutoff值計(jì)算工具。在大家進(jìn)行科研工作的過(guò)程中，拿到一個(gè)基因，獲取表達(dá)量后，總要先與預(yù)后來(lái)一波分析。就能說(shuō)這個(gè)基因的表達(dá)與預(yù)后就真的沒(méi)有關(guān)系嘛？那么有沒(méi)有一種方法，能獲取預(yù)后的最佳cut-off值，繼而能夠很好的區(qū)分呢？當(dāng)我們想查看多個(gè)基因的表達(dá)的最佳cut-off值時(shí)，不必分批次上次，都寫在一個(gè)文本文檔就行，下面我們就以2個(gè)基因進(jìn)行簡(jiǎn)要展示。

【專題】13篇文章，從理論到操作，帶你了解疾病預(yù)測(cè)模型！3. 那么多變量，該選擇哪些進(jìn)入統(tǒng)計(jì)模型？對(duì)于兩個(gè)疾病風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型，應(yīng)該選用哪一個(gè)模型更靠譜呢，應(yīng)該如何比較兩個(gè)疾病模型的預(yù)測(cè)能力呢？我們可以根據(jù)自變量（預(yù)測(cè)變量或解釋變量）預(yù)測(cè)因變量（應(yīng)答變量或結(jié)局變量）。有時(shí)我們?cè)谘芯恐幸紤]事件發(fā)生的時(shí)間因素，需要采用Cox回歸來(lái)構(gòu)建疾病預(yù)測(cè)模型，這篇文章就來(lái)介紹基于Cox回歸模型構(gòu)建疾病風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分工具的方法。

MIMIC-III公共數(shù)據(jù)庫(kù)使用專題八——表格內(nèi)容（Ⅲ）：醫(yī)院記錄系統(tǒng)采集的各類信息。上一期我們講到了有關(guān)監(jiān)護(hù)室住院期間采集的各類信息的8張表格，這期我們來(lái)介紹醫(yī)院記錄系統(tǒng)有關(guān)的7張表格，本專題有許多與病人收費(fèi)相關(guān)，涉及許多醫(yī)學(xué)信息標(biāo)準(zhǔn)術(shù)語(yǔ)，包括CPT（通用過(guò)程術(shù)語(yǔ)學(xué)），DRG（診斷相關(guān)組），NDC（國(guó)家藥品編碼）等等。SEQ_NUM：ICD診斷碼的優(yōu)先順序，1對(duì)應(yīng)的ICD碼為主診斷。HADM_ID：病案號(hào)，如無(wú)HADM_ID則為院外病人結(jié)果。

ITEMID：項(xiàng)目標(biāo)志符，CareVue常用藥物的ITEMID在30000-39999之間，而出入量項(xiàng)目的ITEMID在40000-49999之間。ORDERID：官網(wǎng)的說(shuō)法是藥品組合標(biāo)志符，但與LINKORDERID又有所不同，它是LINKORDERID下的藥品組合給藥速率標(biāo)志符，每個(gè)ORDERID對(duì)應(yīng)一個(gè)給藥速率，每次給藥速率改變時(shí)即產(chǎn)生一個(gè)新的ORDERID，可用于追蹤給藥速率，所以將它理解為藥品組合給藥速率標(biāo)志符會(huì)更好理解。ITEMID：項(xiàng)目標(biāo)志符，Metavision的ITEMID均大于220000.

MIMIC-III公共數(shù)據(jù)庫(kù)使用專題(六)--病人人口學(xué)信息及院內(nèi)周...⑶ CALLOUT——監(jiān)護(hù)室出科信息。CURR_CAREUNIT：提交CALLOUT申請(qǐng)時(shí)患者所在監(jiān)護(hù)室類型，具體縮寫表示下面在TRANSFERS表內(nèi)會(huì)介紹。LAST_CAREUNIT：患者入住監(jiān)護(hù)室24小時(shí)內(nèi)的最終監(jiān)護(hù)室類別，出現(xiàn)24小時(shí)內(nèi)監(jiān)護(hù)室類別主要是因?yàn)橛械牟∪丝赡芤婚_始收住的A監(jiān)護(hù)室，但隨后根據(jù)病情需要又轉(zhuǎn)至了B監(jiān)護(hù)室。CURR_CAREUNIT：患者當(dāng)前所在監(jiān)護(hù)室類型，如不是監(jiān)護(hù)室則顯示NULL.

而聚類是在預(yù)先不知道目標(biāo)數(shù)據(jù)庫(kù)到底有多少類的情況下，希望將所有的記錄組成不同的簇或者說(shuō)“聚類”，并且使得在這種分類情況下，以某種度量為標(biāo)準(zhǔn)的相似性，在同一聚類之間最小化，而在不同聚類之間最大化。K均值聚類，即數(shù)據(jù)挖掘中的C均值聚類，屬于聚類分析方法中一種基本的且應(yīng)用最廣泛的劃分算法。3、聚類算法：拖曳---左側(cè)中的Modeling--->segmentation--->K-Means標(biāo)簽到白板中，聚類算法插件，用于數(shù)據(jù)的聚類分析。

裝有起搏器的患者是否可以使用電刀？電刀分為單級(jí)和雙極兩種，單極電刀的電流環(huán)路為電刀頭到體表貼片或者感應(yīng)床，環(huán)路經(jīng)過(guò)人體，功率大，多用于切割；起搏器也存在電流環(huán)路。1、心臟起搏器植入的患者，如果外科手術(shù)考慮使用電刀，需要有此前12個(gè)月之內(nèi)的起搏程控資料，其中包括起搏器種類、起搏模式與電極設(shè)置，植入起搏器的原發(fā)疾病，程控改變參數(shù)等；電刀的體表電極盡量遠(yuǎn)離起搏器，確保電流通路不經(jīng)過(guò)或靠近起搏器；

用RapidMiner搭建推薦系統(tǒng)和評(píng)論挖掘系統(tǒng)RapidMiner是一個(gè)開源的數(shù)據(jù)挖掘軟件，提供一些可擴(kuò)展的數(shù)據(jù)分析挖掘算法的實(shí)現(xiàn)，旨在幫助開發(fā)人員更加方便快捷地創(chuàng)建智能應(yīng)用程序。2.將rmx_irbrecommender-ANY-5.0.4.jar和rapidminer-Information-Extraction-1.0.2.jar拷貝到RapidMiner安裝目錄下的lib\plugins子目錄，然后重新啟動(dòng)RapidMiner就完成推薦系統(tǒng)擴(kuò)展包和信息抽取擴(kuò)展包的安裝。

RapidMiner學(xué)習(xí)二 (簡(jiǎn)單的分類器構(gòu)建)構(gòu)建分類器Operator.OperatorDescription arffDes = new OperatorDescription(loader,"arff","com.rapidminer.operator.io.ArffExampleSource",null,null,"IO.Examples","ArffExampleSource",null);OperatorDescription classifierDes = new OperatorDescription(loader,"classifier","com.rapidminer.operator.learner.tree.ID3Learner",null,null,"Learner.Supervised.Trees","ID3",null);

RapidMiner數(shù)據(jù)挖掘入門之一：概要轉(zhuǎn)自 http://www.cnblogs.com/wentingtu/archive/2012/03/03/2377967.htmlRapidMiner數(shù)據(jù)挖掘入門之一：概要 1 簡(jiǎn)介RapidMiner原名Yale，它是用于數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)、商業(yè)預(yù)測(cè)分析的開源計(jì)算環(huán)境。第二種是以算子（Operators）形式導(dǎo)入，從算子中的import類中可以選擇十幾種導(dǎo)入算子拖拽到主流程圖中，然后在設(shè)置窗口確定資料來(lái)源。數(shù)據(jù)抽樣，通過(guò)sample算子實(shí)現(xiàn)。

分析大數(shù)據(jù)最需要的Top 10數(shù)據(jù)挖掘工具。RapidMiner是最受歡迎的免費(fèi)數(shù)據(jù)挖掘工具之一，它是一個(gè)開源的數(shù)據(jù)挖掘軟件，由Java語(yǔ)言編寫而成，提供一些可擴(kuò)展的數(shù)據(jù)分析挖掘算法的實(shí)現(xiàn)，旨在幫助開發(fā)人員更加方便快捷地創(chuàng)建智能應(yīng)用程序。SAS Data Mining(SAS 數(shù)據(jù)挖掘軟件)NLTK(Natural Language Tool Kit)最適用于語(yǔ)言處理任務(wù)，因?yàn)樗梢蕴峁┮粋€(gè)語(yǔ)言處理工具，包括數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)抓取、情感分析等各種語(yǔ)言處理任務(wù)。

RapidMiner Studio下載|RapidMiner Studio(數(shù)據(jù)挖掘工具) v7.6...RapidMiner Studio是一款世界領(lǐng)先的數(shù)據(jù)挖掘圖形化工具，它為用戶免費(fèi)提供數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和類庫(kù)，在一個(gè)非常大的程度上有著先進(jìn)技術(shù)，最大特色就是圖形用戶界面的互動(dòng)原型。

| MIMIC公共數(shù)據(jù)庫(kù)專題。如何獲得MIMIC-III公共數(shù)據(jù)庫(kù)使用權(quán)限？MIMIC數(shù)據(jù)庫(kù)是MIT麻省理工下屬管理的一個(gè)公共臨床數(shù)據(jù)庫(kù)，全稱Medical Information Mart for Intensive Care，直譯過(guò)來(lái)就是重癥監(jiān)護(hù)醫(yī)學(xué)信息集市。到現(xiàn)在為止MIMIC數(shù)據(jù)庫(kù)已更新至MIMIC-III v1.4版。⑹在第三部分：這里需要提供了解自己課題的共同作者或同事等，這里的信息注意務(wù)必仔細(xì)核對(duì)，對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)的成功申請(qǐng)很重要，數(shù)據(jù)庫(kù)審批人員到時(shí)會(huì)聯(lián)系他們了解情況。

重癥醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)庫(kù)MIMIC-III v1.4下載 版權(quán)聲明：本文為博主原創(chuàng)文章，未經(jīng)博主允許不得轉(zhuǎn)載。注意一點(diǎn)就是，在人類受試者培訓(xùn)類別中，選擇“僅數(shù)據(jù)或樣本研究”課程。然后可以去做課程了。（做課程時(shí)，如果沒(méi)有做到100%，可以重做的，也就是說(shuō)，第一次做，可以看看結(jié)果，記住答案，在做第二次）3. 請(qǐng)求訪問(wèn)數(shù)據(jù)庫(kù)：

零成本SCI文章發(fā)表利器～Oncomine數(shù)據(jù)庫(kù)。今天介紹的Oncomine數(shù)據(jù)庫(kù)是目前世界上最大的癌基因芯片數(shù)據(jù)庫(kù)，截止目前已經(jīng)收集了近800個(gè)基因表達(dá)數(shù)據(jù)庫(kù)以及90000多個(gè)癌組織和正常組織的樣本數(shù)據(jù)，這些芯片數(shù)據(jù)都是別的課題組上傳的，而我們要做的只是學(xué)會(huì)應(yīng)用，拿別人的數(shù)據(jù)，發(fā)表自己的文章。那么Oncomine數(shù)據(jù)庫(kù)差異分析如何實(shí)現(xiàn)呢？？？通過(guò)Oncomine的meta分析，可以讓我們的分析結(jié)果更加準(zhǔn)確，增加我們后續(xù)實(shí)驗(yàn)研究的可靠性。

GEO、TCGA、Oncomine，我應(yīng)該選擇哪一個(gè)？2TCGA數(shù)據(jù)庫(kù)。發(fā)文的高度：只做純TCGA數(shù)據(jù)挖掘的文章能發(fā)3-5分的文章，發(fā)文章的分?jǐn)?shù)比較高，985、211名校博士畢業(yè)妥妥的。通過(guò)以上分析，可以看出，最易上手、最簡(jiǎn)單的、發(fā)文最快就是Oncomine, 但是只適合研究腫瘤的同學(xué)，難度最高和發(fā)文分?jǐn)?shù)最高的就是TCGA，同樣也只適合研究腫瘤方向的同學(xué)，GEO發(fā)的分?jǐn)?shù)比較低，但是其他同學(xué)也可以做，例如研究糖尿病，心腦血管疾病等等。

“oncomine”——如何在大數(shù)據(jù)時(shí)代挖掘腫瘤數(shù)據(jù) “oncomine”——如何在大數(shù)據(jù)時(shí)代挖掘腫瘤數(shù)據(jù) 2014-09-30 老談 解螺旋 解螺旋。到目前為止，該數(shù)據(jù)庫(kù)已經(jīng)收集了715個(gè)基因表達(dá)數(shù)據(jù)集，86733個(gè)癌癥組織和正常組織的樣本數(shù)據(jù)。如下圖所示，oncomine整合了文獻(xiàn)及芯片數(shù)據(jù)庫(kù)中高質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)的腫瘤組織芯片結(jié)果，14個(gè)注釋數(shù)據(jù)庫(kù)的分析，并且oncomine里的數(shù)據(jù)會(huì)隨著這些數(shù)據(jù)可的跟新而及時(shí)跟新。

零基礎(chǔ)-絕對(duì)完成GO/KEGG pathway富集分析-和-繪圖。GO富集分析/KEGG 通路富集分析。我們已經(jīng)開展了一次熱身課程和兩次課程（均有錄屏），接下來(lái)是要講到GO和KEGG注釋與富集分析。TBtools很早就支持GO 和 KEGG的富集分析，以下僅展示使用的文件，而不會(huì)涉及這些文件的獲?。ㄒ?yàn)橥F(xiàn)在大多數(shù)公司均提供非常廉價(jià)的分析服務(wù)，結(jié)題報(bào)告中有這些信息）。完成了富集分析，那么我們就可以對(duì)富集分析結(jié)果進(jìn)行可視化。

怎么看KEGG代謝通路圖。①一種是參考代謝通路圖reference pathway，是根據(jù)已有的知識(shí)繪制的概括的、詳盡的具有一般參考意義的代謝圖，這種圖上就不會(huì)有綠色的小框，而都是無(wú)色的，所有的框都可以點(diǎn)擊查看更詳細(xì)的信息；而特定物種的代謝通路圖開頭三個(gè)字符不是map而是種屬英文單詞的縮寫（應(yīng)該就是一個(gè)屬的首字母+2個(gè)種的首字母）比如酵母的糖酵解通路圖，就是sce00010，大腸桿菌的糖酵解通路圖就應(yīng)該是eco00010吧。

KEGG的獨(dú)創(chuàng)使用經(jīng)驗(yàn)分享2KEGG的獨(dú)創(chuàng)使用經(jīng)驗(yàn)分享。另外 KEGG中有一個(gè)"專有名詞"KO（KEGG Orthology），它是蛋白質(zhì)（酶）的一個(gè)分類體系，序列高度相似，并且在同一條通路上有相似功能的蛋白質(zhì)被歸為一組，然后打上KO（或K）標(biāo)簽。有越來(lái)越多的科研者基于KEGG開發(fā)了一些實(shí)用的工具，比如基于KEGG KO的注釋工具KAAS, KOBA等，基于KEGG KGML的通路建模工具KGML-ED, KGMLconverter等，相信大家對(duì)KEGG的利用會(huì)越來(lái)越充分的。