IMed foydalanuvchi uchun qo'llanma
Kirish
1.1. Maqsad
Buning maqsadi web Ilova xom ma'lumotni olish va qaror qabul qilishda foydali natijalar beradigan tarzda manipulyatsiya qilish imkonini beradi. Bu xom ma'lumotlarga ega modelni o'rgatish yoki modellar va tahlillar yordamida natijani bashorat qilish bo'lishi mumkin.
1.2. Navigatsiya menyusi
Sahifaning yuqori qismidagi navigatsiya menyusi kerakli joyga borish uchun barcha havolalarni o'z ichiga oladi. Agar yo'qolib qolsangiz, tanish sahifaga o'tish, uyga qaytish yoki navigatsiya menyusida qidirayotgan sahifangizni topish uchun har doim orqaga o'qni bosishingiz mumkin.
1.3. Hisob
Agar sizda allaqachon hisob qaydnomangiz bo'lmasa, ilovadan foydalanish uchun ro'yxatdan o'tishingiz kerak. Buning uchun yuqori o'ng burchakdagi hisob tugmasini bosing va ro'yxatdan o'tish tugmasini bosing. Keyin davom etish uchun foydalanuvchi nomingiz, parolingiz va elektron pochtangizni kiriting.
Agar sizda allaqachon hisob qaydnomangiz bo'lsa, foydalanuvchi nomingiz va parolingiz bilan tizimga kiring.
Bosh sahifa
Sahifaning chap tomonidagi elementlarni bosish orqali har biri nima qilishini tushunishga yordam berish uchun sahifaning o'rtasida har birining tavsifi paydo bo'ladi.
iMedBot
IMedBot ilovasi foydalanuvchining agentlar bilan oson o'zaro aloqasini ta'minlovchi interfeysni taqdim etadi, bu esa moslashtirilgan bashorat va modelni o'qitish imkonini beradi. Bu chuqur o'rganish bo'yicha tadqiqotlar natijalarini ushbu sohada qo'shimcha tadqiqot ishlarini boshlash imkoniyatiga ega bo'lgan onlayn vositaga aylantirish yo'lidagi birinchi qadam bo'lib xizmat qiladi. Uning tegishli foydalanuvchi qoʻllanmasini shu yerda topishingiz mumkin.
Ma'lumotlarni tahlil qilish
4.1. Quyi toʻplamlarni olish
Ushbu bo'lim foydalanuvchiga o'z ma'lumotlar to'plamini tahrirlash imkonini beradi. Ochiladigan menyudan yangi ma'lumotlar to'plamini yuklashni yoki mavjudidan foydalanishni tanlashingiz mumkin.
Ma'lumotlar to'plami yuklangandan so'ng, chap tomondagi menyudagi variantlardan birini bosish orqali qanday amalni bajarishni tanlashingiz mumkin.
4.1.1. Filtrlar asosida quyi to'plamlarni oling
Ushbu bo'lim berilgan filtrlar asosida asl ma'lumotlar to'plamining kichikroq to'plamini olish imkonini beradi. Kichik to'plamda kerakli qiymatlarni tanlang va so'ngra yakuniy ma'lumotlar to'plamida ko'rsatilishini xohlagan ustunlarni tanlang.
4.1.2. Saralangan natijalarni qaytaring
Bu ma'lumotlar to'plamini tartiblangan shaklda qaytaradi. Maqsadli ustunni, saralash tartibini, qaytariladigan qatorlar sonini va yakuniy natijada qaysi ustunlar ko'rsatilishini tanlang.
4.1.3. Ma'lumotlar to'plamini kengaytiring
Bu foydalanuvchiga lug'at sifatida saqlangan yagona ustunni foydalanuvchi keyinchalik boshqarishi mumkin bo'lgan haqiqiy jadvalga kengaytirish imkonini beradi. U ichki ma'lumotlar to'plamini oladi va foydalanuvchi tomonidan talab qilinadigan narsalarni eng yuqori qatlamga o'tkazadi. Birinchidan, ichki ma'lumotlar to'plamiga ega ustunni o'z ichiga olgan ma'lumotlar to'plamini yuklang. Agar kengaytirilishi kerak bo'lgan ustun avtomatik ravishda aniqlansa, qaysi ustunni kengaytirish va ichki kiritilgan ma'lumotlardan qaysi ustunlarni ajratib olishni tanlang. Yuborish tugmasini bosing va mumkin view ma'lumotlaringizni ichki ma'lumotlar o'rniga jadval ustunlari sifatida.
4.2. Birlashtirish Files
Ctrl tugmachasini bosish orqali bir nechta ma'lumotlar to'plamini tanlash va yuklash (mac uchun buyruq), bu ularni boshqa narsa uchun ishlatishdan ko'ra kattaroq ma'lumotlar to'plamiga birlashtiradi.
Faqat barcha ma'lumotlar to'plamini tanlang va kerakli ma'lumotlarni to'ldiring. Bu yangi ma'lumotlar to'plamini iMed ilovasiga saqlaydi va keyin yuklab olish mumkin bo'ladi.
4.3. Syujet funktsiyalari
Ushbu bo'lim foydalanuvchiga o'z ma'lumotlar to'plamini tuzishga imkon beradi. Chap tarafdagi menyuda variantlardan birini tanlang va keyin uchastkangizni olish uchun kerakli maydonlarni to'ldiring. Quyida maʼlumotlaringizdan yaratishingiz mumkin boʻlgan chizmalar turlari keltirilgan:
4.4. Statistik tahlil
Ushbu bo'lim bizga ma'lumotlar to'plamida statistik testlarni o'tkazish imkonini beradi. Chap tarafdagi menyudan ishga tushirish uchun testni tanlang va testlarni bajarish uchun maydonlarni to'ldiring. Quyida mavjud test turlari mavjud:
ODPAC
5.1. O'rganing
Ushbu sahifada ushbu sahifada mavjud bo'lgan har bir manba turining qisqacha tavsifi mavjud. Har bir bo'limning yuqori qismidagi tugmani bosish foydalanuvchiga mavzudan foydalanish yoki ko'proq ma'lumot olish imkonini beruvchi boshqa sahifaga havola qilinadi.
5.1.1. Epistaz
Ushbu sahifa bizga ma'lumotlardan o'rganish uchun MBS, qidiruv algoritmidan foydalanish imkonini beradi. Xususan, bu bizga epistazni, fenotipga ta'sir qiluvchi ikki yoki undan ortiq genlar o'rtasidagi o'zaro ta'sirni o'rganishga imkon beradi. Bu professional uchun foydalidirfile genetik jihatdan kasalliklar. An'anaviy usullar genom bo'ylab assotsiatsiya tadqiqotlarida (GWAS) topilgan yuqori o'lchamli ma'lumotlarni qayta ishlash uchun mos emas. Multiple Beam Search (MBS) algoritmi o'zaro ta'sir qiluvchi genlarni tezroq aniqlash imkonini beradi. Foydalanmoqchi bo'lgan ma'lumotlarni yuklang va keyin kerakli maydonlarni kiriting. Batafsil ma'lumot olish uchun to'liq maqolani bu yerdan toping.
5.1.2. Xavf omillari
Bu sahifa maʼlumotlar oʻrtasidagi oʻzaro aloqalarni oʻrganish uchun IGain paketidan foydalanish imkonini beradi. Bu, ayniqsa, evristik qidiruv yordamida yuqori o'lchamli ma'lumotlardan o'zaro ta'sirlarni o'rganadi. Ushbu usul past o'lchamli ma'lumotlardan o'zaro ta'sirlarni o'rganish uchun ilgari ishlab chiqilgan Exhaustive_IGain usuliga asoslanadi. Ma'lumotlarni yuklang va keyin kerakli maydonlarni kiriting. IS chegaralari va iGain haqida koʻproq maʼlumotni bu yerda topishingiz mumkin.
5.1.3. Prognoz modellari
Ushbu bo'lim undan foydalanishni tezlashtirish uchun mashinani o'rganish modellari ustiga oldindan tuzilgan bashorat modellaridan foydalanish imkonini beradi. Bu o'z ma'lumotlar to'plamidan foydalangan holda modellarni bashorat qilish uchun kodlash va oldingi tajribadan foydalanmasdan foydalanish imkonini beradi. Logistika, regressiya, vektorni qo'llab-quvvatlash mashinalari (SVMs), qarorlar daraxtlari va boshqalarni o'z ichiga olgan foydalanuvchi uchun ko'plab bashorat qilish modellari mavjud. Bashorat qilish usullarining to'liq ro'yxati bu erda sahifaning o'ng tomonida joylashgan.
5.2. Bashorat
Ushbu bo'lim avval yuklangan umumiy modeldan bashorat qilish imkonini beradi. Avval umumiy modelni yuklamagan bo'lsangiz. Keyin model nomini bosish orqali bashorat qilish uchun foydalaniladigan modelni tanlang. Keyin foydalanish uchun bashorat qilish modeli uchun ma'lumotlarni yuklang. Buni sahifaning pastki qismidagi shakl yordamida qo'lda yoki yuklab olish uchun mavjud shablon yordamida amalga oshirish mumkin. Agar shablondan foydalansangiz, ma'lumotlar to'plamini yuklang file va model bashoratini olish uchun yuborish tugmasini bosing.
5.3. Qarorlarni qo'llab-quvvatlash
Qarorlarni qo'llab-quvvatlash tasniflashni ta'minlaydi va tizimga taqdim etilgan ma'lumotlardan davolanishni tanlashga rahbarlik qilishi mumkin. U bemorning xususiyatlariga asoslangan optimal davolash jarayonini tavsiya qilish uchun ma'lumotlar asosida o'qitildi. Klinik qarorlarni qo'llab-quvvatlash tizimlari (CDSS) haqida ko'proq ma'lumotni bu erda topishingiz mumkin.
Tizim tavsiyasi bemorning xususiyatlarini hisobga oladi va davolash tartibini tavsiya qiladi va kelajakda 5 yillik metastaz ehtimolini bashorat qiladi. Foydalanuvchi aralashuvi optimal davolash o'rniga hozirgi davolash asosida 5 yillik metastazning kelajakdagi ehtimolini bashorat qilish uchun bemorning xususiyatlarini ham, davolash jarayonini ham oladi.
MBIL
Markov Blanket and Interactive Risk Factor Learner (MBIL) - bu bemorning natijalariga bevosita ta'sir ko'rsatadigan yagona va interaktiv xavf omillarini o'rganadigan algoritm. Bu yerda joylashgan MBIL paketi uchun Python paketlar indeksiga (PyPI) yoʻnaltirish uchun “MBILga oʻtish” tugmasini bosing. MBIL haqida ko'proq ma'lumotni BMC Bioinformatikadan topishingiz mumkin.
Ma'lumotlar to'plami
Ushbu bo'lim foydalanuvchiga yangi ma'lumotlar to'plamini ko'rish va yuklash imkonini beradi web ilova.
7.1. Mavjud barcha maʼlumotlar toʻplamini koʻring
Barcha mavjud maʼlumotlar toʻplamini koʻrish uchun “Mavjud maʼlumotlar toʻplamini koʻrsatish” tugmasini bosing.
7.2. Ma'lumotlar to'plamini yuklang
Ma'lumotlar to'plamini yuklash uchun "Ma'lumotlar to'plamini baham ko'ring" tugmasini bosing va so'ngra sahifada ko'rsatilganidek, kerakli ma'lumotlarni to'ldiring. websahifa. Birinchidan, ma'lumotlar to'plamini yuklang va kerakli maydonlarni to'ldiring.
Keyin quyidagi maydonlarni to'ldiring yoki matnni yuklang file to'ldirilgan ma'lumotlar bilan. An exampIlova uni tushunishi uchun ma'lumotni qanday tartibga solish haqida quyida keltirilgan.
Modellar
Ushbu bo'lim foydalanuvchiga o'zlari uchun mavjud modellarni ko'rish va modelni almashish imkonini beradi.
8.1. Mavjud barcha modellarni ko'ring
Barcha mavjud modellarni ko'rish uchun "Mavjud modellarni ko'rsatish" tugmasini bosing.
8.2. Modelni ulashish
Modelni baham ko'rish uchun "Modellaringizni baham ko'ring" tugmasini bosing va keyin modelni yuklang file tensor oqimi yoki PyTorch tomonidan o'rgatilgan.
8.2.1. Tegishli ma'lumotlar to'plami
Keyin sarlavhalarni o'z ichiga olgan tegishli ma'lumotlar to'plamini yuklashingiz kerak. Ma'lumotlar to'plami uchun sinf/yorliq oxirgi ustunda bo'lishi kerak.
8.2.2. Bashorat qiluvchilar va sinf ma'lumotlari
Agar ma'lumotlar to'plami barcha xususiyatlarni o'z ichiga olsa, ma'lumotlar to'plami yuklangandan so'ng xususiyat shaklini o'tkazib yuborish mumkin. Biroq, agar ularning barchasi kiritilmagan bo'lsa, bu ma'lumot tavsifda ko'rsatilishi kerak file yoki xususiyat shaklida. Bashoratchilar va sinf ma'lumotlarini qanday taqdim qilmoqchi ekanligingizni ko'rsatadigan ochiladigan menyudan variantni tanlang.
Agar tavsif opsiyasidan foydalansangiz, maydonlarni to'ldirishingiz yoki matnni yuklashingiz mumkin file to'ldirilgan ma'lumotlar bilan. An exampma'lumotni qanday tashkil qilish haqida quyida keltirilgan.
Hujjatlar / manbalar
 |
IMed ilovalari Web Ilova [pdf] Foydalanuvchi qo‘llanmasi iMed, iMed Web Ilova, Web Ilova |