利用機器學習模型，提高了對閉塞性心肌梗死（OMI）的診斷準確性

采用混合數(shù)據(jù)驅(qū)動和領域?qū)＜抑R的方法，選擇73個ECG特征，訓練10個分類器，包括隨機森林（RF）模型等。使用內(nèi)部測試集和外部驗證集評估模型的性能

使用隨機森林（RF）模型進行OMI的分類。RF模型在訓練和內(nèi)部測試中表現(xiàn)出最佳的偏差-方差權衡，AUROC值為0.91，顯著優(yōu)于臨床醫(yī)生（AUROC0.79）和商業(yè)ECG系統(tǒng)（AUROC0.78）

TreeSHAP算法生成了RF模型輸出的特征重要性排名。影響分類結果的主要ECG特征包括V1、V2、I和aVL導聯(lián)的輕微ST壓低，III和V4-V6導聯(lián)的輕微ST抬高，以及T波的變化等。這些特征與心肌缺血有明確的機制聯(lián)系，表明其在OMI檢測中的臨床價值

第二篇文章也是使用機器學習篩選胰腺癌的生物標志物

通過機器學習基于上述32個功能模塊中識別的3,906種蛋白質(zhì)，研究者通過LASSO-Cox回歸分析建立了PDAC的預后風險模型

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華 哥 生 信

如果想系統(tǒng)復現(xiàn)Nature Medicine文章的機器學習，可以參加我們一對一指導和包教包會的培訓班

AI助力多組學與機器學習聯(lián)合分析課題特色：

1.零基礎無壓力，R語言編程從入門到實戰(zhàn)，快速打造你的生信分析基本功

2.AI賦能+CNS文獻精讀，帶你高效拆解多組學科研的經(jīng)典范式與創(chuàng)新思路

3.全面覆蓋代謝組、蛋白組、微生物組（宏基因組和16s）、轉錄組等熱門方向，緊跟科研前沿

4.集成xgboost、lasso、隨機森林等多種機器學習模型，打造智能化分析能力

5.每節(jié)課精選CNS文章源代碼，手把手復現(xiàn)高水平研究，提升實戰(zhàn)經(jīng)驗

6.獨家“一對一指導+包教包會”教學模式，讓你真正學得會、用得上、發(fā)得出

7.直播授課+課后錄屏反復回看，搭配完整資料包，學習節(jié)奏靈活自由

8.課后持續(xù)答疑服務，課程結束答疑不結束，真正做到全程陪學、包教包會

9.系統(tǒng)教學，一次報班學會多組學，不用東拼西湊反復報名各類組學培訓班

機器學習分析多組學課程安排

第一節(jié)課 AI+多組學CNS文思路解讀

1.基于Deepseek高效閱讀多組學的CNS生信文章

2.AI整理代謝組、蛋白組、宏基因組等多組學數(shù)據(jù)分析流程

3.Deepseek從多篇生信文獻中快速總結提煉多組學數(shù)據(jù)分析方法

4.Deepseek評價多組學生信文章思路的創(chuàng)新性和數(shù)據(jù)分析可行性

第二節(jié)課 Deepseek輔助多組學生信課題設計

1.Deepseek輔助代謝組、蛋白組、宏基因組聯(lián)合分析策略

2.AI指導代謝組、蛋白組、宏基因組、轉錄組交叉驗證的思路

3.Deepseek匯總生信論文模板設計的層次和邏輯要點

4.Deeoseek輔助生信多組學數(shù)據(jù)研究熱點挖掘

5.Deeoseek構建多個公共數(shù)據(jù)庫聯(lián)合驗證有效策略

第三節(jié)：編程基礎學習--R語言

1.R和Rstudio的安裝、環(huán)境配置

2.R語言簡單語法及常見命令

3.以Cell文章方法描述學習R包的安裝及使用

4.以Nature文章源代碼學習重點函數(shù)基礎代碼

5.向量、矩陣、數(shù)據(jù)框和列表的創(chuàng)建和索引

6.自定義Function函數(shù)構建

7.for循環(huán)、字符型數(shù)據(jù)的處理【Cell】

8.云服務器的使用方法

第四節(jié)：機器學習代謝組數(shù)據(jù)分析

1.deepseek對CNS文章代謝組學系統(tǒng)解讀

2.三大常見代謝物庫：HMDB 、METLIN 和 KEGG;

代謝組學原始數(shù)據(jù)庫：Metabolomics Workbench 和 Metabolights

3.無監(jiān)督式機器學習在代謝組學數(shù)據(jù)處理中的應用

4.三種回歸用于代謝組學數(shù)據(jù)分析：線性回歸、Logistic 回歸與 Cox 回歸

5.PLS-DA 算法：決策樹，隨機森林和貝葉斯網(wǎng)絡模型

6.多尺度嵌入式代謝物共表達網(wǎng)絡分析

7.TDEseq：識別不同分組條件下基因表達趨勢的變化

8.Nature子刊代謝分析的源代碼復現(xiàn)

第五節(jié)：機器學習蛋白組學數(shù)據(jù)分析

1.蛋白組無監(jiān)督聚一致性聚類(Consensus Clustering)

2，PPI蛋白互作網(wǎng)絡構建

3.構建通路富集網(wǎng)絡：通路基因集之間的相似性，將富集的通路表示為一個相互連接的簇網(wǎng)絡

4.蛋白組加權基因共表達網(wǎng)絡分析WGCNA

5.主成分分析不同分組變量差異結果展示

6.Mfuzz識別基因、代謝或蛋白質(zhì)表達的時間趨勢

7.Nature Medicine文章源代碼復現(xiàn)

第六節(jié)：機器學習宏基因組數(shù)據(jù)分析

1.物種相關性網(wǎng)絡分析

2.基于序列相似性定義的分類單元在不同組間的豐度差異

3.Alpha和Beta多樣性分析（PCoA）

4.非線性最小二乘法識別物種豐度與環(huán)境變量之間的關系

5.隨機森林篩選群落Biomarker

6.物種組成三元圖展示相對豐度

7.Science文章源代碼復現(xiàn)

第七節(jié)：機器學習16s測序數(shù)據(jù)分析

1.meconetcomp：微生物共生網(wǎng)絡比較

2.進化樹揭示物種間親緣關系

3.微生物組的擴增子測序分析

4.不同條件下的微生物群落差異

5.Mantel檢驗群落距離矩陣和不同處理組之間的相關性

6.微生物群落和環(huán)境數(shù)據(jù)機器學習分析

7.Anova進行微生物功能豐度差異檢驗

8.Nature Microbiology文章源代碼復現(xiàn)

第八節(jié)：機器學習轉錄組數(shù)據(jù)分析

1.隨機效應模型（REM）方法對差異基因進行 meta 分析

2.差異基因的轉錄因子富集構建調(diào)控網(wǎng)絡

3.富集分析：GSEA、GSVA分析

4.相關性聚類熱圖識別轉錄因子共表達模塊

5.CIBERSORT免疫浸潤

6.調(diào)控網(wǎng)絡圖展示細胞動靜狀態(tài)--Regulatory network

7.TO-GCN時序基因共表達網(wǎng)絡

8.CELL主刊文章源代碼復現(xiàn)

第九節(jié)：機器學習應用于多種組學篩選重要特征

1.圖神經(jīng)網(wǎng)絡預后模型構建進行預后基因挖掘

2.xgboost模型：基于梯度增強的決策樹算法

2.隨機森林模型

3.lasso回歸等模型：線性回歸的另一種正則化形式

4.彈性網(wǎng)絡回歸:結合了嶺回歸和Lasso

5. 樸素貝葉斯和支持向量機

7，多種機器學習算法用于各組學篩選重要的特征：代謝物、腸道微生物、mRNA、蛋白質(zhì)

8.Nature Medicine文章源代碼復現(xiàn)

第十節(jié)：網(wǎng)絡藥理學分析

1.deepseek解讀網(wǎng)絡藥理學的研究思路

2.藥物靶點的查詢，復方、單體網(wǎng)絡靶標定位

3.藥物成分與疾病的關聯(lián)分析，構建疾病與中藥成分的網(wǎng)絡

4.網(wǎng)絡分析（如PPI互作、模塊挖掘）

5.拓撲特征（度中心性、介數(shù)中心性）預測關鍵靶點

6.基于AI的組學數(shù)據(jù)網(wǎng)絡關系挖掘

第十一節(jié)：分子對接

1.AIDD人工智能藥物發(fā)現(xiàn)與設計的基本介紹

2.配體小分子和受體白蛋大分子的前處理

3.建立和運行Grid格點文件，建立對接格點空間文件

4.使用Pymol軟件查看詳細的結合位點，相互作用的氫鍵

5.結合能的計算，結合位點的確定

第十二節(jié)：代謝組學與轉錄組學、蛋白組學聯(lián)合分析

1.主成分分析代謝組學和蛋白組學變量差異

2.基于共表達網(wǎng)絡（GCN）和調(diào)控網(wǎng)絡（GRN）探索多組學數(shù)據(jù)的拓撲特性

3.多組學3D數(shù)據(jù)可視化：整合分析

4.Metscape的使用

5.crosslink轉錄-蛋白-代謝 多組學相關性可視化

6.多組學聯(lián)合分析三維多層網(wǎng)絡：一個級別基因互作關系，第二層是蛋白/代謝物，層間邊緣（連線）是基因和代謝物的生物學關系

7.使用Deepseek設計分析基于蛋白組+代謝組的多器官視角揭示膿毒癥早期的能量代謝適應性，并生成初步代碼框架

8.Nature Aging 文章源代碼復現(xiàn)

第十三節(jié)課：Deepseek解讀腸道微生物組學與代謝組學、蛋白組、轉錄組聯(lián)合分析課題思路設計

1.Deepseek設計網(wǎng)絡毒理學和多組學的綜合分析揭示肝毒性的潛在機制，并生成初步課題思路框架

2.Deepseek設計微生物+代謝組的小鼠下丘腦回路對腸道微生物群組成的快速調(diào)節(jié)，并生成課題思路框架

3.Deepseek設計微生物+轉錄，腸道細菌促結直腸癌新機制，并生成課題思路框架

4.Deepseek設計微生物+蛋白，靈芝多糖對阿爾茨海默病預防作用的機制，并生成課題思路框架

第十四節(jié)課：AI輔助生信論文投稿與發(fā)表

1.Deepseek輔助科研論文選刊（實操+指令）

2.GPT輔助文本的潤色、改寫與擴寫

3.AI自動摘要、刪減與提煉關鍵詞句

4.Deepseek輔助拒稿處理、推薦更適合期刊，提供投稿建議（實操+指令）

01

主講老師

主講老師華哥：華哥，中山大學博士，目前在東京大學從事醫(yī)學人工智能研究。深耕單細胞多組學、空間轉錄組與機器學習領域6年，培養(yǎng)學員3萬余人 ; 指導學員發(fā)表CNS主刊文章8篇、一區(qū)及子刊90余篇 ; 參與國自然重點、國家重大專項、孔雀計劃等項目申報;合作院士團隊及國際頂尖實驗室，發(fā)表SCI論文21篇（PNAS、Cell Rep Med、JACS、Mol Cancer、EMBO Mol Med等頂刊）

02

華哥科研平臺介紹

授課理念：將生信內(nèi)容全部學懂（理解）、學會（會敲代碼分析）、學透徹（站在課題頂層設計角度理解）、學以致用（用到自己的標書申請和文章發(fā)表中）。

1.從19年開始到現(xiàn)在，我們在生信教育領域深耕六年之久，時間是最好的證明！

2.一對一指導、包教包會是我們開培訓班五年來一貫的宗旨。我們敢承諾包教會的底氣是來自多年的講課經(jīng)驗和認真負責的態(tài)度。課程結束，答疑不結束！

3.六年來華哥培訓班的學員發(fā)表Cell、Nature、Science主刊文章10篇，子刊及一區(qū)文章累計超過90篇！部分學員成果展示如下：

4.深入剖析二十多篇CNS文章的分析思路和分析方法，按照CNS文章源代碼講解，以文章的fig為例進行代碼演示和復現(xiàn)學習，個性化分析。

03

華哥生信線下往期回顧

1.中國抗癌協(xié)會舉辦的腫瘤標志物學術大會，開設華哥生信團隊CNS文章空間多組學公益培訓專場

官方鏈接：

2.廣東省生信學會、尋因生物、中科院廣州健康院和廣州醫(yī)科大學在粵港澳大灣區(qū)生信年會設立華哥生信培訓專場

官方鏈接：

3.廣東省中醫(yī)院承辦的“生物信息學與組學技術理論培訓班”，在廣東省中醫(yī)院大學城醫(yī)院舉辦，華哥生信創(chuàng)始人張振華博士則從方法學角度深入剖析了人工智能在生物信息學數(shù)據(jù)挖掘中的創(chuàng)新應用與實踐經(jīng)驗。

官方鏈接：

4.廣東省人民醫(yī)院贛州醫(yī)院舉辦“兩生兩談”醫(yī)學講座，華哥生信創(chuàng)始人張振華博士講解“AI+生信數(shù)據(jù)挖掘：如何讓醫(yī)生在AI技術的加持下挖掘公共數(shù)據(jù)庫做出高質(zhì)量科研成果？”

課程相關問題

1

中間沒時間咋辦

不用擔心，我們已經(jīng)考慮到這個問題了，基本上我們都會給您兩輪機會學習，而且還配備往期視頻給您預習直到您學會為止，不行免費再來一次，我們一直承諾包教包會。

2

課程售后服務怎樣

再好的課程沒有完善的后續(xù)服務只能讓你摸不著腦袋，所以我們課后有完善的一對一指導服務，解決每個學員的所有問題。有問題及時一對一解決，把所有問題解決就學會了

3

兩個月后老師還指導我嗎

我們的指導暫時沒有時間限制，課程結束答疑不結束。復習視頻也不會限制時間，甚至六年前的老學員還在保持聯(lián)系，我們的目標是推動醫(yī)學進步，希望大家生信問題多多交流。

課程安排

會議時間：

具體開課時間聯(lián)系招生老師

授課方式：線上線下結合，同步進行

線上：騰訊會議線上直播

線下：在廣州舉辦

人數(shù)限制：

為了保證培訓質(zhì)量和一對一指導服務，每一批只招三十人！

華哥生信科研平臺

廣州百奧信息科技有限公司

廣州華哥信息科技有限公司

會議費用：

多人報名有優(yōu)惠，具體優(yōu)惠價格可以單獨聯(lián)系招生老師（可開會務費 、培訓費、數(shù)據(jù)分析費、測試費、測序技術服務費等發(fā)票）

招生老師聯(lián)系方式：

同期舉辦：單細胞多組學班和空間轉錄組班，連報優(yōu)惠待議（優(yōu)惠價格聯(lián)系招生老師）

匯款賬號：

A：對公匯款：

戶 名：廣州華哥信息科技有限公司

賬 戶 號：3602 0244 0920 1397 301

開 戶 行：工行廣州華南支行

B：信用卡或公務卡支付

掃描二維碼支付，通過信用卡/公務卡扣款

同期舉辦：單細胞多組學班和空間轉錄組班，連報優(yōu)惠待議（優(yōu)惠價格聯(lián)系招生老師）

空間轉錄組課程，看：

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