microRNA 的错误调节已被证明是导致疾病的原因。 最近，我们提出了一种基于 microRNA 目标基因网络上的随机游走框架的计算方法来预测疾病相关的 microRNA。 与现有的最先进的基于网络和机器学习的方法相比，这显示出优越性，因为它很好地利用了 microRNA 目标基因网络中 miRNA 与其目标基因之间的相互调节。 为了便于使用这种方法，我们开发了一个名为 RWRMTN 的 Cytoscape 应用程序来预测与疾病相关的 microRNA。 RWRMTN 可以在任何 microRNA 目标基因网络上工作。 高排名的 microRNA 可以得到文献证据的支持。 然后，它们也可以根据与查询疾病及其目标基因的关系排名进行可视化。 此外，还集成了自动化功能，允许从外部工具使用 RWRMTN
2022-02-15 14:58:02
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《国家医疗保障疾病诊断相关分组(CHS-DRG)分组与付费技术规范》，详细介绍了DRG的分组规范，医保付费技术规范，监督和考核等。
2022-01-12 10:44:37
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Google Summer of Code-CBMI @ UTHSC
使用机器学习进行早期败血症预测
目录
介绍
模组
代码说明
GSoC经验
结论
团队
执照
介绍
该项目旨在为医学界提供改进的解决方案，在医学界，数以百万计的人死于败血症，这是一种致命疾病，患者对感染的React失调。 由于败血症对时间敏感，因此它Swift升级为多器官衰竭，这大大增加了死亡风险。 在这里，我们尝试准确地预测败血症的发生时间，即败血症的实际发生时间。 这将使医生及早采取应变措施，并将大大降低死亡率。
该项目是基于关闭EICU数据库，通过physionet管理。 重症患者被送入ICU，在那里他们从各种各样的临床人员那里接受复杂且对时间敏感的护理。 电子测量设备连接到它们，可以定期产生数据。 来自多家医院的数据被吸收到eICU数据库中。 每5分钟测量一次患者的生命。 这样的频率是理想的，因为降低的频率无法让
2022-01-06 21:07:14
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2022-2028全球与中国ICAD（颅内动脉粥样硬化疾病）病理学市场现状及未来发展趋势.docx
2022-01-06 19:01:45
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