🏅 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
Mostrar más📈 Análisis del canal de Telegram 🏅 Genetics A.S 🏅
El canal 🏅 Genetics A.S 🏅 (@geneticsas) en el segmento lingüístico de Farsi es un actor destacado. Actualmente la comunidad reúne a 11 306 suscriptores, ocupando la posición 2 394 en la categoría Medicina y el puesto 27 983 en la región Irán.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 11 306 suscriptores.
Según los últimos datos del 30 junio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de 220, y en las últimas 24 horas de 10, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 1.90%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 1.94% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 214 visualizaciones. En el primer día suele acumular 219 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 15.
- Intereses temáticos: El contenido se centra en temas clave como علم, بهداشت, ژنتیک, دکتری, جزوه.
📝 Descripción y política de contenido
El autor describe el recurso como un espacio para expresar opiniones subjetivas:
“⚡️ 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...”
Gracias a la alta frecuencia de actualizaciones (últimos datos recibidos el 01 julio, 2026), el canal mantiene la vigencia y un amplio alcance. La analítica demuestra que la audiencia interactúa activamente con el contenido, lo que lo convierte en un punto de referencia dentro de la categoría Medicina.
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 🌐)
🔠🔠🔠🔠🔠🔠🔠🔠 ⚡️ 🔠🔠
¡Ya disponible! Investigación de Telegram 2025 — los principales insights del año 
