近年来，常规的单基因数据挖掘文章已经不足以满足审稿人的挑剔的品味了，要么被期刊秒拒，要么就是2分左右。
所以目前来说，最常见的升级单基因的方法大概有两种：1.升级技术
添加单细胞数据以及空间转录组等高维度、高技术的数据来增加平行验证的工作量。
2.升级搜寻marker的准确性
运用种类更多、性能更加优越的模型来寻找并验证maker，那就是机器学习！
今天我们就来聊聊生信高分的利器——机器学习！
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。
通过使用机器学习，我们可以从众多的marker中筛选得到最具有诊断价值的marker，也可以通过机器学习构建出更加准确的临床预测模型，从而高质量、高效率的产出研究成果！
对于医学党来说，机器学习通常学习的有两大类：
主要掌握回归和分类，算法包括KNN、贝叶斯、决策树、线性回归、逻辑回归、神经网络等比较常见但实用的算法。
主要掌握降维和聚类，常用算法包括PCA、K-means聚类、高斯混合模型、限制波尔兹曼机、最大期望等。
随着机器学习的火爆，其在生信分析中的运用越来越常见，比如临床预测模型、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……
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在机器学习的帮助下，如何结合生存信息对基因表达情况进行变量的筛选与降维处理？非肿瘤研究中，如何用机器学习来评估诊断标志物的诊断效力？如何用机器学习改进临床预测模型……
把握好这12篇文章，研究透彻，各种生信分析难题不在话下！
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