Serlêdanên iMed Web Manual Bikarhêner Serlêdan

Manual Bikarhêner iMed

Pêşkêş

1.1. Armanc
Armanca vê web serîlêdan ev e ku agahdariya xav bigire û destûr bide manîpulekirina wê bi rengek ku di biryargirtinê de encamên kêrhatî bide. Ev dikare bibe perwerdekirina modelek bi daneyên xav an pêşbînkirina encamê bi karanîna model û analîzan.
1.2. Pêşeka Navîgasyon
Menuya navîgasyonê ya li jorê rûpelê hemî lînkan digire da ku hûn bigihîjin cihê ku hûn hewce ne. Ger hûn carek winda bibin, hûn dikarin her gav tîra paşîn bikirtînin da ku hûn bigihîjin rûpelek nas, vegerin malê, an rûpela ku hûn lê digerin di nav menuya navîgasyonê de bibînin.
1.3. Hesab
Ger jixwe hesabek we tune be, divê hûn xwe qeyd bikin da ku serîlêdanê bikar bînin. Ji bo vê yekê, bişkoja hesabê li milê rastê yê jorîn bikirtînin û bikirtînin qeyd bikin. Dûv re navê bikarhêner, şîfre û e-nameya xwe binivîsin da ku bidomînin.

Ger jixwe hesabek we hebe, bi navê bikarhêner û şîfreya xwe têkevinê.

Malpera Rûpelê

Bi tikandina tiştên li milê çepê, ravekirina her yekê dê di nîvê rûpelê de xuya bibe da ku ji we re bibe alîkar ku hûn fêm bikin ka her yek çi dike.

iMedBot

Serlêdana iMedBot navbeynek pêşkêşî dike ku pêwendiya bikarhêner a hêsan bi nûneran re çêdike, pêşbîniya kesane û perwerdehiya modelê dike. Ew wekî gava yekem ber bi veguheztina encamên lêkolîna fêrbûna kûr ve di nav amûrek serhêl de kar dike, ku xwedan potansiyel e ku di vê qadê de lêgerînên lêkolînê yên din bişewitîne. Destûra bikarhênerê ya têkildar dikare li vir were dîtin.

Analysis Data

4.1. Binecivînan bistînin
Ev beş dihêle ku bikarhêner databasa xwe biguherîne. Hûn dikarin hilbijêrin ku danegehek nû barkirin an jî yeka heyî ji pêşeka daketî bikar bînin.

Piştî ku databas hate barkirin, hûn dikarin bi tikandina yek ji vebijarkên li menuya milê çepê hilbijêrin ka hûn dixwazin çi çalakiyê bikin.
4.1.1. Li ser Parzûnan Binkometan Bidin
Ev beş dihêle hûn li ser bingeha fîlterên diyarkirî binkomek piçûktir a daneya orîjînal bistînin. Nirxên ku hûn dixwazin di binkomê de hilbijêrin û dûv re stûnên ku hûn dixwazin di daneya paşîn de werin xuyang kirin hilbijêrin.

4.1.2. Vegere Encamên Rêzkirî
Ev databasê bi rengek rêzkirî vedigerîne. Stûna armanc, rêzika rêzkirinê, hejmara rêzên ku werin vegerandin, û kîjan stûnên ku di derana paşîn de nîşan bidin hilbijêrin.

4.1.3. Berfirehkirina Dataset
Ev dihêle ku bikarhêner stûnek yekane ya ku wekî ferhengek hatî hilanîn li tabloyek rastîn berfireh bike ku bikarhêner wê hingê dikare manîpule bike. Ew danûstendinek hêlîn digire û tiştê ku ji hêla bikarhêner ve tê xwestin vediguhezîne nav qata herî jorîn. Pêşîn, danûstendinek ku stûnek bi danûstendinek hêlîn tê de heye barkirin. Ger stûnek ku pêdivî bi berfirehbûnê heye bixweber were tespît kirin, hilbijêrin ku kîjan stûn were berfireh kirin û kîjan stûn ji agahdariya hêlîn were derxistin. Bikirtînin şandin û hûn dikarin view agahiyên we wek stûnên tabloyê li şûna daneyên hêlîn.
4.2. Yekbûn Files
Bi bijartin û barkirina gelek danehevan bi klîkkirina ctrl (fermana ji bo mac), ev ê wan di yek daneyek mezintir de bike yek ku ji bo tiştek din were bikar anîn.

Tenê hemî danehevan hilbijêrin û agahdariya pêwîst dagirin. Ev dê databasa nû li serîlêdana iMed hilîne û dûv re ji bo dakêşanê peyda dibe.
4.3. Fonksiyonên Plot
Ev beş dihêle ku bikarhêner databasa xwe xêz bike. Li ser menuya milê çepê yek ji vebijarkan hilbijêrin û dûv re qadên pêwîst dagirin da ku hûn nexşeya xwe bistînin. Li jêr celebên nexşeyên ku hûn dikarin ji daneyên xwe çêbikin hene:

4.4. Analîza Îstatîstîkî
Ev beş dihêle ku em ceribandinên îstatîstîkî li ser databasa xwe bimeşînin. Testek hilbijêrin ku ji menuya milê çepê were xebitandin û ji bo ku ceribandinan bimeşînin qadan dagirin. Li jêr celebên ceribandinên ku hene hene:

ODPAC

5.1. Fêr bibe
Di vê rûpelê de ravekek kurt a her celeb çavkaniyek li ser vê rûpelê heye. Bişkojka li serê her beşê bikirtînin dê bi rûpelek din ve girêdin da ku bikarhêner bikar bîne an di derheqê mijarê de bêtir fêr bibe.
5.1.1. Epistasis
Ev rûpel dihêle ku em MBS, algorîtmayek lêgerînê bikar bînin ku ji daneyan fêr bibin. Bi taybetî, ew destûrê dide me ku em epistasis, pêwendiya di navbera du an bêtir genên ku bandorê li fenotîpê dikin, bixwînin. Ev ji bo pro kêrhatî yefile nexweşiyên di warê genetîkî de. Rêbazên konvansiyonel ne maqûl in ku daneyên pir-dimensîyonel ên ku di lêkolînên komeleya genome-berfireh (GWAS) de têne peyda kirin. Algorîtmaya Lêgerîna Pirrjimar (MBS) dihêle ku genên hevberdanê bi rêjeyek pir zûtir tespît bikin. Daneyên ku hûn dixwazin bikar bînin dakêşin û dûv re qadên pêwîst têkevin. Ji bo agahdariya kûrtir, kaxezek tevahî li vir bibînin.

5.1.2. Faktorên Risk
Ev rûpel dihêle ku em pakêta IGain bikar bînin da ku têkiliyên di navbera daneyan de fêr bibin. Ew bi taybetî bi karanîna lêgerînek heurîstîkî ve danûstandinan ji daneyên bilind-dimensî fêr dibe. Ev rêbaz li ser rêbaza Exhaustive_IGain ya ku berê hatî pêşve xistin ava dike da ku têkiliyên ji daneyên kêm-dimensî hîn bibe. Daneyên barkirin û paşê qadên pêwîst têkevin. Zêdetir agahdarî li ser bendên IS û iGain dikarin li vir bibînin.

5.1.3. Modelên Pêşbîniyê
Ev beş dihêle ku modelên pêşbîniyê yên ku berê li ser modelên fêrbûna makîneyê hatine çêkirin bikar bînin da ku karanîna wê zûtir bikin. Ev dihêle ku karanîna wan bêyî karanîna kodkirin û ezmûna pêşîn bikar bînin da ku modelan bi karanîna databasa xwe pêşbîn bikin. Gelek modelên pêşbîniyê ji bikarhêner re hene, di nav de Logistic, Regression, Makîneyên Vektora Piştgiriyê (SVM), Darên Biryardanê, û hêj bêtir. Navnîşa tevahî ya rêbazên pêşbîniyê li milê rastê yê rûpelê li vir têne dîtin.
5.2. Pêşbînî
Ev beş rê dide pêşbîniyên ji modelek hevpar a ku berê hatî barkirin. Pêşî modelek hevpar bar bikin ger jixwe wusa nehatibe kirin. Dûv re bi tikandina navê modelê modela ku ji bo pêşbîniyê bikar bînin hilbijêrin. Dûv re daneyan ji bo modela pêşbîniyê dakêşin ku bikar bînin. Ev dikare bi destan bi karanîna forma li binê rûpelê an jî bi karanîna şablona ku ji bo dakêşanê heye were kirin. Ger şablonê bikar bînin, databasê barkirin file û bikirtînin şandin da ku pêşbîniya modelê bistînin.
5.3. Piştgiriya Biryarê
Piştgiriya biryarê dabeşkirinê peyda dike û dikare ji agahdariya ku ji pergalê re hatî peyda kirin vebijarkên dermankirinê rêber bike. Ew ji daneyan hatî perwerde kirin da ku prosedûra dermankirinê ya çêtirîn li ser bingeha taybetmendiyên nexweşek pêşniyar bike. Zêdetir agahdarî di derbarê Pergalên Piştgiriya Biryara Klînîkî (CDSS) de li vir têne dîtin.
Pêşniyara Pergalê taybetmendiyên nexweşek digire û prosedûra dermankirinê pêşniyar dike û îhtîmala paşerojê ya metastaza 5 salan pêşbîn dike. Destwerdana Bikarhêner hem taybetmendiyên nexweş û hem jî prosedûra dermankirinê digire da ku îhtîmala pêşerojê ya metastaza 5 salan li ser bingeha dermankirina heyî li şûna dermankirina çêtirîn pêşbîn bike.

MBIL

The Markov Blanket and Interactive Risk Factor Learner (MBIL) algorîtmayek e ku faktorên xetereya yekane û înteraktîf fêr dibe ku bandorek rasterast li ser encama nexweşek heye. "Biçe MBIL" bikirtînin da ku ji bo pakêta MBIL ya ku li vir tê verast kirin berbi Indeksa Pakêta Python (PyPI) ve were rêve kirin. Zêdetir agahdarî li ser MBIL dikare li BMC Bioinformatics were dîtin.

Setên daneyan

Ev beş dihêle ku bikarhêner daneyên nû li ser bibîne û bar bike web bikaranînî.
7.1. Binêre Hemî Daneyên Berdest
Ji bo dîtina hemî danehevên berdest, bi tenê bikirtînin "Daneyên Berdest nîşan bide".

7.2. Datasetek barkirin
Ji bo barkirina danûstendinek, bikirtînin "Daneyên xwe Parve bikin" û dûv re wekî ku li ser hatî destnîşan kirin agahdariya pêwîst dagirin webrûpel. Pêşîn, databasê barkirin û qadên pêwîst dagirin.

Dûv re, qadên jêrîn dagirin an nivîsek barkirin file bi agahdariya dagirtî. An exampAgahdariyê çawa organîze dike da ku serîlêdan bikaribe wê fêm bike li jêr tê dayîn.

Models

Ev beş dihêle ku bikarhêner modelên ku ji wan re peyda dibin bibînin û modelek parve bikin.
8.1. Hemî Modelên Berdest bibînin
Ji bo dîtina hemî modelên berdest, bikirtînin "Modelên Berdest nîşan bide."

8.2. Modelek parve bikin
Ji bo parvekirina modelekê, li ser "Modelên xwe Parve bikin" bikirtînin û dûv re modelek bar bikin file ji hêla herikîna tensor an PyTorch ve hatî perwerde kirin.

8.2.1. Daneyên peywendîdar
Dûv re divê hûn danûstendina têkildar a ku sernivîsan vedihewîne bar bikin. Çîn / labelê ji bo databasê divê di stûna paşîn de be.

8.2.2. Predictors û Class agahî
Heke danehev hemî taybetmendiyan dihewîne, forma taybetmendiyê dikare piştî barkirina databasê were paşguh kirin. Lêbelê, heke ew hemî ne di nav de ne, divê ev agahdarî di ravekirinê de were peyda kirin file an jî di forma taybetmendiyê de. Vebijarkê ji dakêşana jêrîn hilbijêrin ku destnîşan dike ka hûn çawa dixwazin ku pêşbînker û agahdariya polê peyda bikin.

Ger vebijarka danasînê bikar bînin, hûn dikarin qadan dagirin an nivîsek bar bikin file bi agahdariya dagirtî. An exampLe awayê organîzekirina agahiyê li jêr tê dayîn.