从易感风险评估到预后预测:金域医学AI助力淋巴瘤精准诊疗有新突破
在这项工作中,金域医学实现了基于遗传的DLBCL预后指数GPI(Genetic-basedPrognosticIndex),进一步扩大了基于表型的IPI对患者异质性的解释。此外,基于高影响力基因间的相互作用关系定义的新遗传亚型也表现出了更高的患者预后一致性。这一模型驱动的亚型鉴定方法从效应(生存风险)到原因(遗传亚型),可以挖掘出与患者预后有...
...激活更强免疫应答!研究提出利用“放疗剂量异质性”配合免疫...
细胞毒性功能相关的细胞因子表达也显著上调,而耗竭CD8+T细胞基本被清除,同时1型辅助性CD4+T细胞也显著增多,与CD8+效应T细胞共同形成了抗肿瘤免疫记忆,这些积极变化就能解释“瘤内剂量异质性”放疗+ICIs的疗效更好了,现今的放疗技术也足以在临床研究中复现实验条件,不知道未来成果如何呢~...
抗体Fc与细胞FcγR的异质性浅析
最近的研究表明,除了等位基因变异,FcγR的表达水平在个体之间也可能是高度异质性的,可能部分解释为CNV,并可能是一个以前未被充分认识的抗体信号转导结果的决定因素。由于FcγRs上N-糖基化位点的数量变化以及每个位点可能存在的一系列替代糖型导致FcγRs的糖基化库也是高度不均一的。结构和生物物理数据表明,这些...
如何从实验中获得更多?——AB实验的异质性分析实践
SHAP是由Shapleyvalue启发而来的一种加性的可解释模型,属于模型事后解释的方法,它的核心思想是计算特征对模型输出的边际贡献,再从全局和局部两个层面对“黑盒模型”进行解释。SHAP构建一个加性的解释模型,所有的特征都视为“贡献者”。SHAP认为,对于每个预测样本,模型都产生一个预测值,SHAPvalue就是该样本中各...
提升房价预测准确性!神经网络为房价的空间异质性提供新解释
GNNWR模型结合了普通最小二乘法(OLS)和神经网络,基于类似于地理加权回归(GWR)的概念来估计空间非平稳性,适用于解决具有复杂地理过程的各个领域的空间非平稳性问题。因此最终建构的osp-GNNWR模型在描绘现实世界地理过程中的空间异质性方面具有潜在的优势。简单来说,该模型将提高房价预测的精确度,助力房...
解释城市|从费城被遗弃的房屋分布看空间异质性
空间异质性被定义为偏离完全空间随机性的程度,通俗点讲,费城中的那些被遗弃的房屋之所以具有空间异质性,是因为它们不是随机分布的,但是想要证明这些兴趣点的存在确实不是“上帝在撒芝麻”却绝非易事(www.e993.com)2024年10月18日。目前有几种被广泛接受的测度空间异质性的方法,第一种是分区统计,比如把费城这座城市按照空间分成若干个1km*1km的...
...预测准确性!论文一作详解:神经网络为房价的空间异质性提供新解释
为刻画地理要素间回归关系在不同空间位置体现出的空间非平稳性,地理加权回归等空间回归模型根据地理学第一定律,将空间上更邻近的样本赋予更高的权重来建立局部的回归关系。然而,在复杂的城市场景中,简单的直线距离并不能充分反映真实的空间邻近性。我们通过一个简单的神经网络模型,在保留回归结果的空间可解释性的同时...
1型糖尿病:遗传的异质性
为了更好地解释这种异质性,有人提出这是因为发育中的免疫反应与迅速增长的胰岛细胞胰岛素分泌能力之间的沟通受到了干扰,使得异常免疫反应在儿童期发病中更为突出[1][3]。因为代谢变化早于自身免疫的发生,所以可能是遗传因素决定了发生了变化的免疫反应遵循的途径[4][5]。儿童期同卵双胞胎的1型糖尿病一致率(约60%...
小模型大突破!神经网络透视空间异质性,准确描述复杂地理现象
如何利用神经网络来解释空间异质性?融合SWNN,GNNWR具有更强的泛化能力具体而言,SWNN以每个样本点到其他样本点的距离向量为输入,输出该位置上的一系列的空间权重,也就是权重矩阵W,从而实现对空间异质性的表达。为了在较小样本上有强的泛化能力,也为了模型的训练能够更快收敛,我们在GNNWR方法中,把SWNN...
肿瘤不管多早期,做完手术多少都会有残留癌细胞吗?医生给出解释
肿瘤的异质性肿瘤内部通常包含多种不同类型的癌细胞,它们在形态和遗传特性上都有差异。这种异质性使得一些癌细胞更容易被切除,因为它们可能对特定的治疗方法更敏感。另一些癌细胞可能更难以识别和清除,因为它们可能表现出不同的生长模式和药物抵抗性。二、手术对肿瘤的影响手术的目标早期发现的肿瘤对于早期发现...