生物数据挖掘

生物数据挖掘的技术资源，推荐你一定得看《生物数据挖掘》这篇文章。讲得挺透的，从聚类、分类算法到深度学习，都结合了具体的生物学场景，像基因表达、蛋白质交互这些，真的贴地气。聚类部分比较实用，像用来基因表达数据，还能识别疾病相关的基因群，这类方法在项目里经常用到。顺带一提，这里有个时间序列的聚类算法源码实现，结合着用效果更好。支持向量机（SVM）也讲得不错，不只是讲理论，还贴了多实战链接，像SVM 应用详解、Matlab 实战，如果你搞预测建模的，可以顺便看下。还有一点值得说，文中对神经网络的应用也提到了，像CNN做 DNA 序列识别，RNN基因表达时间序列，还有GAN模拟实验数据，都是蛮有意思的

生物医学数据挖掘之回归分析 上海交通大学医学院计算机应用教研室 龚著琳 回归分析作为一种统计学方法，在生物医学数据挖掘中发挥着至关重要的作用。通过建立自变量（例如基因表达水平、患者特征）和因变量（例如疾病风险、治疗效果）之间的数学关系，回归分析能够帮助我们： 识别预测疾病风险的关键因素： 通过分析大量患者数据，回归模型可以识别出与疾病发生发展密切相关的生物标志物和临床指标，从而为疾病的早期诊断和风险评估提供依据。 预测治疗效果和预后： 回归分析可以帮助我们了解不同治疗方案对患者预后的影响，并根据患者的个体特征预测其对特定治疗的反应，从而实现精准医疗的目标。 揭示生物学机制： 通过分析基因表

该课件介绍了生物信息学中数据挖掘的技术和应用。

生物序列聚类研究在数据挖掘技术的指导下取得了重要进展。

博士论文探讨了数据挖掘技术在文本分类和生物信息学中的应用。

libfnl :trade_mark: 是一个 API 和 CLI，它提供了一组易于使用的工具来促进数据和文本挖掘。该库仅适用于 Python 3，特别适合挖掘生物医学/科学文本，但也可用于其他情况。它是基因名称存储库守护程序、PubMed 镜像工具集合和文档存储库的补充部分。 该库包含以下软件包： fnl.nlp: 用于分析文本的工具（标记化、PoS 标记、短语组块、实体检测）；用于对句子进行分段并将文本映射到字典条目的模块，包括 的 Python 包装器、 的 Python 包装器以及语料库的处理程序；此外，通过 的包装器，最大熵分类器也可用。 fnl.stat: 评估评分者间 K

针对生物信息网络中的数据挖掘问题，如算法精度低、运行速度慢和内存占用大，提出一种基于关联规则映射的优化算法。该算法利用网络数据集之间的关联映射关系，确定数据集的关联规则，并引入挖掘因子和相对误差以提高算法精度。同时，根据多维子空间中数据集的关联程度进行区分，有效挖掘不同数据集。实验结果显示，优化后的算法在提高挖掘精度、减少内存占用和提升计算速度方面具有显著优势。

研究生数据挖掘课程课件，供学习参考。

数据挖掘综述：数据挖掘技术的广泛应用涵盖了从商业到科学研究的各个领域。随着数据量的增加和计算能力的提升，数据挖掘在发现模式和提供洞察方面发挥着关键作用。

这是Coursera提供的一门关于数据挖掘的在线课程。