揭密！师弟因疫情半年没进实验室，却发了2篇5分SCI！天天在电脑前在搞啥？
疫情来了，人被隔离了。
待在宿舍不能动弹的日子其实也不错，平时总被导师鞭策，早点发高分，早点发高分，早点发高分。
是我不想发吗？是早发晚发的问题吗？不是我不努力，生信发文真的越来越难！发个3分左右的文章已经要了我的老命。
这下因为疫情，去不了实验室，啥也干不成，导师也闭麦了。真好啊~
同门里也有几个卷王早早发了5+的，但我不care。要问我心态为啥这么好，还不是因为有个只能发2分文章的师弟陪着我垫底，我俩常常互相调侃对方为学渣，建立了深厚的革命友谊。
正当我躺在床上享受岁月静好时，突然传来一连串微信提示音。我打开手机一看，师门群里好不热闹。
“恭喜师弟！”“师弟太厉害了吧！”“师弟闷声发大财啊！”
看着看着我人傻了，怪不得师弟最近稳如老狗，原来他发了2篇5分文章，原来只有我两手空空在寝室做咸鱼，原来只有我是学渣！
被同门后辈反超，我一下子不淡定了。怎么突然一下子差距拉开这么大？
“师弟，说好一起当低分学渣的呢？”我私聊师弟。
“哈哈哈师兄，我也没想到能发这么高呀，就是看别人说有个方法好使，就找来资料研究了研究，没想到真成了！”
“有好东西怎么不分享分享？”我酸了。
“拿去吧师兄，这份生信+机器学习进阶套路手册真的很顶！”师弟甩给我一份资料。
机器学习？接下来，我仔细研究了一下机器学习以及这份资料，感觉自己摆脱低分崽身份还真的有希望了。
1
PRAT
机器学习+生信=开挂？
仔细研究了2分左右的生信文章，发现它们主要聚焦在差异基因的筛选、功能富集分析、基因表达水平的检验、预后模型的建立和评估等等。
这些都是常规的生信分析思路，创新程度很低。
说到底还是套路重复，方法不及时迭代，这也是为什么现在纯生信想发高分越来越难，通常会被要求补实验才好发。
想要降低发文难度，必须升级方法和套路！
机器学习就是这样一个发高分利器。仅仅2021年一年，生信+机器学习的套路已经在10+SCI上发了近60篇文章！
所谓机器学习，是指利用算法来检测数据中的模式，而不需要明确的指示。一个学习系统可以利用训练数据集，学会找出输入信息（例如图片）的特征与输出信息（如标签）之间的关联。
机器学习在生信分析中的运用越来越常见，越来越重要。
比如在基因组数据方面，用深度学习检测突变逐渐成为主流方法。
比如群体基因组学领域的PRS，用于基于基因组数据预测生物性状，这就是个典型的机器学习预测问题。
比如非肿瘤研究中，可以用机器学习来评估我们诊断标志物的诊断效力。
临床预测模型、筛基因、二代测序、代谢通路、非编码RNA分析、蛋白质结构功能预测、疾病亚型分型、术后预测……机器学习在这些方面的运用已经越来越多见了。
所以啊，不要再观望了，速度学起来，才能先人一步发高分，而不是做被师弟师妹甩在身后的人（哭了）。
2
PRAT
资源包里有什么秘籍？
1
12篇教程文详解如何利用机器学习发高分？
机器学习就是教计算机分析数据，发现其中规律，以便人们进行预测或决定的实践。解螺旋为大家整理12篇教程文，研究透彻之后，各种生信分析难题都不在话下！
我们为大家详细讲解生信可视化，理论和实践兼备，学会了生信小白也能掌握高逼格数据可视化方法！
......
2
超多实用算法一次get
机器学习算法太多了，分类、回归、聚类、推荐、图像识别领域等等，要想找到一个合适算法真的不容易。
解螺旋为大家整理超多实用算法，包括KNN算法、kmeans 算法、决策树算法、贝叶斯公式、线性回归、非线性模型、神经网络、mlr3 包等。
kmeans 算法最初是在 1967 年提出的，当设定 k 个不同的聚类分组后，通过选取 k 个不同的样品作为聚类种子，随后根据其余样本到达这 k 个样品的距离大小，最终将整个样本分成 k 个不同的分组。
决策树（Decision Tree），是一种应用十分广泛的归纳推理算法。通过不断的学习解析表达式的特征，找到针对目标的学习规律。
针对线性回归（简单线性回归）来说，自变量为数值型变量（离散型&连续型），而因变量则是要求为连续型变量且建议正态分布。
当我们做多了线性模型，或者线性模型的结果不好解释，亦或者线性模型的结果不符合我们预期的时候，我们往往会产生一种疑问：数据之间的关系就一定是线性的吗？不一定吧！数据之间的关系应该可以是线性相关，也可以是非线性相关才对。
......
领取方式
扫描下方二维码
无需点赞分享
即可0.99元领取
微信扫码关注该文公众号作者