🏅 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
Больше📈 Аналитический обзор Telegram-канала 🏅 Genetics A.S 🏅
Канал 🏅 Genetics A.S 🏅 (@geneticsas) языкового сегмента Фарси является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 11 306 подписчиков, занимая 2 394 место в категории Медицина и 27 983 место в регионе Иран.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 11 306 подписчиков.
Согласно последним данным от 30 июня, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило 220, а за последние 24 часа — 10, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 1.90%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 1.94% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 214 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 219 просмотров.
- Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 15.
- Тематические интересы: Контент сосредоточен на ключевых темах, таких как علم, بهداشت, ژنتیک, دکتری, جزوه.
📝 Описание и контентная политика
Автор описывает ресурс как площадку для выражения субъективного мнения:
“⚡️ 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...”
Благодаря высокой частоте обновлений (последние данные получены 01 июля, 2026) канал поддерживает актуальность и высокий уровень охвата публикаций. Аналитика показывает, что аудитория активно взаимодействует с контентом, что делает его важной точкой влияния в категории Медицина.
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 🌐)
🔠🔠🔠🔠🔠🔠🔠🔠 ⚡️ 🔠🔠
Уже доступно! Исследование Telegram 2025 — ключевые инсайты года 
