🏅 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
Ko'proq ko'rsatish📈 Telegram kanali 🏅 Genetics A.S 🏅 analitikasi
🏅 Genetics A.S 🏅 (@geneticsas) Forsiy til segmentidagi kanali faol ishtirokchi. Hozirda hamjamiyat 11 312 obunachidan iborat bo'lib, Tibbiyot toifasida 2 392-o'rinni va Eron mintaqasida 27 951-o'rinni egallagan.
📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika
невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 11 312 obunachiga ega bo‘ldi.
01 Iyul, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni 218 ga, so‘nggi 24 soatda esa 31 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.
- Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
- Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 1.94% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 1.96% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
- Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 219 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 222 ta ko‘rish yig‘iladi.
- Reaksiyalar va o‘zaro ta’sir: Auditoriya faol: har bir postga o‘rtacha 15 ta reaksiya keladi.
- Tematik yo‘nalishlar: Kontent علم, بهداشت, ژنتیک, دکتری, جزوه kabi asosiy mavzularga jamlangan.
📝 Tavsif va kontent siyosati
Muallif resursni shaxsiy fikrni ifoda etish maydoni sifatida ta’riflaydi:
“⚡️ 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...”
Yuqori yangilanish chastotasi (oxirgi ma’lumot 02 Iyul, 2026 da olingan) sababli kanal doimo dolzarb va katta qamrovli bo‘lib qoladi. Analitika auditoriya kontent bilan faol hamkorlik qilishini, uni Tibbiyot toifasidagi muhim ta’sir nuqtasiga aylantirishini ko‘rsatadi.
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 🌐)
🔠🔠🔠🔠🔠🔠🔠🔠 ⚡️ 🔠🔠
Endi mavjud! Telegram Tadqiqoti 2025 — yilning asosiy insaytlari 
