體學omics的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列問答集和懶人包總整理

Deep Learning in Biology and Medicine

為了解決體學omics的問題，作者 這樣論述：

Biology, medicine and biochemistry have become data-centric fields for which Deep Learning methods are delivering groundbreaking results. Addressing high impact challenges, Deep Learning in Biology and Medicine provides an accessible and organic collection of Deep Learning essays on bioinformatic

s and medicine. It caters for a wide readership, ranging from machine learning practitioners and data scientists seeking methodological knowledge to address biomedical applications, to life science specialists in search of a gentle reference for advanced data analytics.With contributions from intern

ationally renowned experts, the book covers foundational methodologies in a wide spectrum of life sciences applications, including electronic health record processing, diagnostic imaging, text processing, as well as omics-data processing. This survey of consolidated problems is complemented by a sel

ection of advanced applications, including cheminformatics and biomedical interaction network analysis. A modern and mindful approach to the use of data-driven methodologies in the life sciences also requires careful consideration of the associated societal, ethical, legal and transparency challenge

s, which are covered in the concluding chapters of this book.

體學omics進入發燒排行的影片

降維度方法在疾病分類中之比較： 多種體學資料分析案例研究

為了解決體學omics的問題，作者陳寬楙 這樣論述：

研究動機與目的在現今的生物醫學領域中，隨著技術進步各種體學(omics)資料開始大量產生，基因體、轉錄體、蛋白質與代謝體等等方法的測量逐漸普及。然而生物體的作用機制存在許多不同的層次，且這些層次之間還存在大量的交互作用。僅僅使用一種體學無法完整地描繪出生物體中的狀況，但透過在同一研究中同時使用多種體學(multi-omics)技術就可以得到更完整的資訊。因此如何整合相關的多個Omics資料並找出其中重要的資訊，再利用這些資訊進行分類上的應用是現今的挑戰。現今使用multi-omics資料的分類方法多包含兩部份:體學資料的降維度(dimension reduction)與結果疾病的分類(cla

ssification)，許多方法先降維度再分類，也有整合兩階段至同一步驟的作法。本研究將分析兩組多種體學資料:The Cancer Genome Atlas (TCGA)的BRCA乳癌研究子計畫與Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative(ADNI)的阿茲海默症研究上，探討不同降維度與分類方法在實際資料應用上的表現。研究方法本研究使用的方法，分別以偏最小平方法(Partial Least Squares；PLS)與探索性因素分析(Exploratory factor analysis；EFA)為基礎，並加以延伸至分類與multi-Omics資料。本

研究將使用兩種分析策略:分析策略一降維度及分類同時進行，應用單純的偏最小平方區別分析法PLS-DA (Partial Least Squares Discriminant Analysis)、增加變數選擇的sPLS-DA (Sparse Partial Least Squares Discriminant Analysis)、與針對multi-omics群集資料結構的分析法DIABLO (Data Integration Analysis for Biomarker discovery using Latent variable approaches for Omics studies)。這三

類方法皆為監督式學習，估計參數時會同時用到體學與疾病資料。分析策略二先對體學資料降維度再進行結果疾病的分類，利用MOFA (Multi-Omics Factor Analysis)將資料降維度後，再結合分類方法如區別分析LDA (Linear Discriminant Analysis)、SVM (support vector machine)、或CART (Classification & Regression Trees)等進行分類。以上兩種分析策略評估指標皆使用BER (Balance Error Rate)與最終模式變數的解釋性。研究結果與結論從TCGA-BRCA乳癌資料的所有模型結果

看來， Multi-Omics資料mRNA, miRNA,及Proteomic三組群集子資料中預測能力最佳的體學資料為mRNA，而分析策略一普遍有較好的分類表現。若單純追求良好的分類能力可以選擇使用所有體學資料變數的PLS-DA方法，而如果希望可以較少的變項與成本可以選擇sPLS-DA或sLDA方法但疾病分類能力會稍降低，兩類方法在降維度時皆已同時考量Omics資料與乳癌之間的相關。DIABLO方法或分析策略二(MOFA搭配CART等分類方法)雖未顯著比PLS-DA類方法預測能力更好，但這兩類方法可以進一步幫助研究者了解Multi-Omics資料子群集之間的相關性。PLS-DA、sPLS-DA

、或DIABLO方法皆可以直接觀察omics與乳癌分類類別之間的相關性；而MOFA為非監督式學習則是需要進一步結合分類方法如CART等才可以。從ADNI阿茲海默症資料的模型結果看來，在對輕微認知障礙MCI病人三年內是否轉變為失智症(AD)的資料分析中，代謝體學資料對預測AD尚未扮演顯著的角色。經過年齡, 性別, 及教育程度的分層分析後，代謝體學資料對三年內是否轉變為AD仍未有顯著的預測力。由於本研究僅使用三年觀察時間資料，代謝體學資料對失智症之預測能力仍有待進一步研究。