🏅 Genetics A.S 🏅
⚡️ Genetics A.S ⚡️ 🧬 نکات ژنتیک پزشکی 🧬 ✏️ تستهای ژنتیک ✏️ 📖 لغات زبان 📖 📺 ویدیوهای آموزشی 📺 📝 نکات مشاورهای و برنامهریزی 📝 🔍 راهنمای استفاده از مطالب کانال : https://t.me/GeneticsAS/689 ارتباط با بنده : @Cyaxares ادمین تبادل : @starh20
显示更多📈 Telegram 频道 🏅 Genetics A.S 🏅 的分析概览
频道 🏅 Genetics A.S 🏅 (@geneticsas) 波斯语 语言赛道中的 是活跃参与者。目前社区聚集了 11 306 名订阅者,在 医学 类别中位列第 2 394,并在 伊朗 地区排名第 27 983 位。
📊 受众指标与增长动态
自 невідомо 创建以来,项目保持高速增长,吸引了 11 306 名订阅者。
根据 30 六月, 2026 的最新数据,频道保持稳定运转。过去 30 天订阅人数变化为 220,过去 24 小时变化为 10,整体触达仍然可观。
- 认证状态: 未认证
- 互动率 (ER): 平均受众互动率为 1.90%。内容发布后 24 小时内通常能获得 1.94% 的反应,占订阅者总量。
- 帖子覆盖: 每篇帖子平均可获得 214 次浏览,首日通常累积 219 次浏览。
- 互动与反馈: 受众积极参与,单帖平均反应数为 15。
- 主题关注点: 内容集中在 علم, بهداشت, ژنتیک, دکتری, جزوه 等核心主题上。
📝 描述与内容策略
作者将该频道定位为表达主观观点的平台:
“⚡️ Genetics A.S ⚡️
🧬 نکات ژنتیک پزشکی 🧬
✏️ تستهای ژنتیک ✏️
📖 لغات زبان 📖
📺 ویدیوهای آموزشی 📺
📝 نکات مشاورهای و برنامهریزی 📝
🔍 راهنمای استفاده از مطالب کانال :
https://t.me/GeneticsAS/689
ارتباط با بنده : @Cyaxares
ادمین تبادل : @starh...”
凭借高频更新(最新数据采集于 01 七月, 2026),频道始终保持新鲜度与高覆盖。分析显示受众积极互动,使其成为 医学 类别中的关键影响点。
df <- dataset1[rownames(dataset1) %in% hubs, ]
df <- t(df)
df <- data.frame(df)
df$Status <- c(rep("Tumor", 25), rep("Normal", 25))
x <- as.matrix(df[, -ncol(df)])
View(x)
y <- c(rep(1,25), rep(0, 25))
تو کد بالا، hubs یک وکتور حاوی اسامی هابژنها و dataset1 هم دیتای بیانی نرمالایزشده هست.
2️⃣ اجرای الگوریتم Boruta:
library(Boruta)
df$Status <- as.factor(df$Status)
set.seed(123)
boruta_result <- Boruta(Status ~ .,
data = df,
doTrace = 2,
maxRuns = 500)
🔹 آرگومان doTrace = 2: نمایش روند اجرای الگوریتم و وضعیت فیچرها تو هر تکرار.
🔹 آرگومان maxRuns = 500: حداکثر تعداد دفعات اجرای Random Forest برای تصمیمگیری نهایی درباره فیچرها؛ هرچی بیشتر ← احتمال تصمیمگیری دقیقتر و زمان اجرای بیشتر.
3️⃣ رسم نمودار اهمیت فیچرها؛ این نمودار توزیع اهمیت ژنهای واقعی رو در مقایسه با Shadow Featureها نشون میده (نموداری که باید تو مقاله بذارید).
par(mar = c(5, 5, 5, 5))
plot(boruta_result,
las = 2,
cex.axis = 0.6,
main = "Boruta Feature Importance")
🟢 فیچر سبز: ژن تأیید شده (Confirmed)
🟡 فیچر زرد: ژن نامشخص (Tentative)
🔴 فیچر قرمز: ژن رد شده (Rejected)
🔵 فیچر آبی: Shadow Feature
4️⃣ تعیین تکلیف فیچرهای Tentative؛ تابع زیر سعی میکنه تصمیم نهایی رو برای این فیچرها بگیره که تو بازی باشن یا نه :)
final_boruta <- TentativeRoughFix(boruta_result)
5️⃣ استخراج بایومارکرهای منتخب و قطعی:
selected_boruta <- getSelectedAttributes(final_boruta,
withTentative = FALSE)
print(selected_boruta)
⭐️ به این مقاله که چند ماه پیش نوشتم، توجه کنید؛ یکی از استپها مربوط به همین روش هست.
Machine learning and WGCNA reveal the PVT1/miR-143–3p/CDK1 ceRNA axis as a key regulator in NSCLC
✨ جهت شرکت در دوره برنامهریزی و مشاوره و جزوات جامع و جمعبندی ژنتیک پزشکی امری، جرد، تامپسون و جزوه لغات زبان پزشکی پیام دهید : @Cyaxares
💎 جهت مشاهده مصاحبه و کارنامه رتبه برترهایی که از مشاوره و جزوات من استفاده کردن، از این لینک استفاده کنید : 🏆 رتبهها - مصاحبهها 🏆
😢 کپی کردن مباحث و پستهای کانال، تنها با ذکر نام کانال بلامانع است!
➕ پستها رو برای دوستانتون فوروارد کنید.
#بیوانفورماتیک
کانال آموزشی آرش صفرزاده (@GeneticsAS 🌐)
🔠🔠🔠🔠🔠🔠🔠🔠 ⚡️ 🔠🔠GeneticsAS
⚡️ اگر هم میخواید به پستها و نکات درسی کامل این فصل دسترسی داشته باشید، هشتگ #ژنتیک_سرطان رو دنبال کنید (پست اول).
✨ جهت شرکت در دوره برنامهریزی و مشاوره و جزوات جامع و جمعبندی ژنتیک پزشکی امری، جرد، تامپسون و جزوه لغات زبان پزشکی پیام دهید : @Cyaxares
💎 جهت مشاهده مصاحبه و کارنامه رتبه برترهایی که از مشاوره و جزوات من استفاده کردن، از این لینک استفاده کنید : 🏆 رتبهها - مصاحبهها 🏆
😢 کپی کردن مباحث و پستهای کانال، تنها با ذکر نام کانال بلامانع است!
➕ پستها رو برای دوستانتون فوروارد کنید.
کانال آموزشی آرش صفرزاده (@GeneticsAS 🌐)
🔠🔠🔠🔠🔠🔠🔠🔠 ⚡️ 🔠🔠df <- dataset1[rownames(dataset1) %in% hubs, ]
df <- t(df)
df <- data.frame(df)
df$Status <- c(rep("Tumor", 25), rep("Normal", 25))
x <- as.matrix(df[, -ncol(df)])
View(x)
y <- c(rep(1,25), rep(0, 25))
تو کد بالا، hubs یک وکتور حاوی اسامی هابژنها و dataset1 هم دیتای بیانی نرمالایزشده هست.
2️⃣ ساخت مدل Random Forest:
library(randomForest)
rf_model <- randomForest(Status ~ .,
data = df,
importance = TRUE,
ntree = 120)
🔹 آرگومان ntree: تعداد درختها (هرچی بیشتر ← پایدارتر ولی زمان بیشتر)
🔹 آرگومان importance = TRUE: فعالسازی محاسبه اهمیت ژنها
3️⃣ بررسی خلاصه مدل؛ این خروجی شامل دقت مدل (OOB error) و عملکرد کلی طبقهبندی هست.
print(rf_model)
4️⃣ رسم نرخ خطا؛ این نمودار تغییر خطا را با افزایش تعداد درختها نشان میدهد (اولین پلات مهم برای مقاله).
plot(rf_model)
5️⃣ محاسبه اهمیت ژنها؛ این مرحله یکی از کلیدیترین بخشهاست. هر ژن بر اساس دو معیار اصلی رتبهبندی میشه: MeanDecreaseGini (کاهش ناخالصی) و MeanDecreaseAccuracy (کاهش دقت در صورت حذف ژن) (دومین پلات مهم برای مقاله).
importance_vals <- importance(rf_model)
varImpPlot(rf_model)
6️⃣ مرتبسازی ژنها بر اساس اهمیت (از مهمترین به کماهمیتترین).
important_genes_rf <- importance_vals[order(importance_vals[, "MeanDecreaseGini"], decreasing = TRUE), ]
7️⃣ انتخاب بایومارکرهای کاندید؛ میتونید از دو روش برای این کار استفاده کنید:
روش اول: آستانه روی MeanDecreaseAccuracy (Z-score):
z_scores <- scale(important_genes_rf[, "MeanDecreaseAccuracy"])
selected_genes <- names(z_scores[z_scores > 1])
selected_genes
روش دوم: انتخاب ژنهای برتر (Top genes)؛ مثلا ده ژن برتر:
top_genes_rf <- rownames(important_genes_rf)[1:10]
⭐️ به این مقاله که چند ماه پیش نوشتم، توجه کنید؛ یکی از استپها مربوط به همین روش هست.
Machine learning and WGCNA reveal the PVT1/miR-143–3p/CDK1 ceRNA axis as a key regulator in NSCLC
✨ جهت شرکت در دوره برنامهریزی و مشاوره و جزوات جامع و جمعبندی ژنتیک پزشکی امری، جرد، تامپسون و جزوه لغات زبان پزشکی پیام دهید : @Cyaxares
💎 جهت مشاهده مصاحبه و کارنامه رتبه برترهایی که از مشاوره و جزوات من استفاده کردن، از این لینک استفاده کنید : 🏆 رتبهها - مصاحبهها 🏆
😢 کپی کردن مباحث و پستهای کانال، تنها با ذکر نام کانال بلامانع است!
➕ پستها رو برای دوستانتون فوروارد کنید.
#بیوانفورماتیک
کانال آموزشی آرش صفرزاده (@GeneticsAS 🌐)
🔠🔠🔠🔠🔠🔠🔠🔠 ⚡️ 🔠🔠
现已上线!2025 年 Telegram 研究 — 年度关键洞察 
