科学网—zhangjunpeng的博文

数据重采样和集成学习在多类不平衡学习中的有效性

张俊鹏 2026-1-8 20:23

数据重采样和集成学习在多类不平衡学习中的有效性不平衡学习是使用机器学习算法开发分类模型时最常见的挑战之一，因为这些算法通常只在平衡数据集上才能有效工作。许多分类案例都面临类别不平衡的问题，例如医疗保健领域的数据分类、网络安全、金融、制造业、电信和商业。以往的大多数研究都集中在二元类数据 ...

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geneRNIB：基因调控网络推理的动态基准

张俊鹏 2026-1-5 09:55

geneRNIB ：基因调控网络推理的动态基准基因调控网络（ GRN ）是理解健康与疾病中细胞身份和行为的基础。这些网络描述了基因表达如何通过转录因子（ TF ）、顺式调控元件（ CRE ）和关键辅因子之间的复杂相互作用得到控制，这些相互作用受表观遗传修饰和反式调控元件的影响。鉴于直接实验验证调控相 ...

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多模态学习使基于聊天的单细胞数据探索成为可能

张俊鹏 2026-1-5 09:52

多模态学习使基于聊天的单细胞数据探索成为可能基因表达谱分析被广泛用于细胞和组织的表征。全 RNA 测序（ RNA-seq ）通过简单且经济高效的检测方法，提供了对细胞状态和生物功能的详细评估。此外，单细胞 RNA 测序（ scRNA-seq ）使研究人员能够解析组织的细胞组成和生物异质性，以及器官和疾病 ...

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单细胞测序揭示乳腺癌异质性并确认TCP1作为乳腺癌治疗靶点

张俊鹏 2026-1-5 09:44

单细胞测序揭示乳腺癌异质性并确认 TCP1 作为乳腺癌治疗靶点乳腺癌（ BC ）是女性中最常被诊断的恶性肿瘤，其特征包括多种分子亚型，最显著的是激素受体（ HR ）阳性、 HER2 富集型和三阴性乳腺癌（ TNBC ）。这些亚型表现出明显的细胞和分子异质性，深刻影响治疗反应和整体临床结局。目前的治 ...

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全血基因表达特征预测肌萎缩侧索硬化症病例状态和生存

张俊鹏 2025-12-31 16:33

全血基因表达特征预测肌萎缩侧索硬化症病例状态和生存 ALS 是一种进行性、致命性、神经退行性疾病，从确诊到中位生存期仅为 2 至 4 年。 ALS 在日常临床实践中仍难以识别。患者表现出与其他更常见疾病相似的症状和体征，误诊和错误相对频繁。确诊为 ALS 的中位时间因亚型不同而异，为 5 ...

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无模型假设的单细胞和空间转录组数据差异表达分析

张俊鹏 2025-12-30 09:26

无模型假设的单细胞和空间转录组数据差异表达分析从单细胞（ scRNA-Seq ）和空间（ spRNA-Seq ）转录组学中鉴定上调和下调基因是许多生物学研究的关键要素。对这种差异基因表达（ DGE ）的统计分析日益重要，然而在 scRNA-Seq 中假阳性结果是一个已知问题。为了提高统计效率同时减少假阳性结果，人 ...

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scPER：基于总RNA测序与癌症表型一致的肿瘤细胞亚型确定

张俊鹏 2025-12-30 09:25

scPER ：基于总 RNA 测序与癌症表型一致的肿瘤细胞亚型确定肿瘤是由恶性细胞和多种不同细胞类型组成的复杂生态系统，其中存在各种相互作用可以发生。肿瘤微环境（ TME ）由多种免疫细胞和基质细胞组成，对肿瘤的生长和进展有显著影响。了解肿瘤微环境的组成对于开发新型癌症疗法以及临床实践中的治 ...

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细胞通讯推理与分析：生物学机制、计算方法与未来机遇

张俊鹏 2025-12-30 09:23

细胞通讯推理与分析：生物学机制、计算方法与未来机遇细胞通讯（ CCC ）是指细胞通过可溶性信号分子或直接物理接触交换信号以协调其活动的过程。它是维持多细胞生物体稳态和实现功能整合的基础。这一过程涉及一系列高度特异性的分子机制，需要多种分子 —— 如配体、受体、离子和代谢物 —— 以及包括 ...

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scCluBench：单细胞数据聚类算法的全面基准测试

张俊鹏 2025-12-25 11:54

scCluBench ：单细胞数据聚类算法的全面基准测试单细胞 RNA 测序（ scRNA-seq ）通过实现细胞多样性、发育过程和组织结构的解析，极大地推动了生物研究。基于基因表达谱对细胞进行分组的 scRNA-seq 聚类分析，是 scRNA-seq 研究中的核心分析方法，研究并支撑着细胞类型表征、图谱构建和标记 ...

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使用转录组和表观遗传单细胞数据预测基因特异性调控

张俊鹏 2025-12-22 09:38

使用转录组和表观遗传单细胞数据预测基因特异性调控表观遗传学领域中的一个主要挑战源于对转录调控多样性的有限理解。增强子或沉默子等顺式调控元件在塑造细胞发育和身份的基因调控程序中发挥着核心作用。它们与多种疾病相关，并被证明是治疗中分子靶点的有希望的候选者。表观基因组 - 表达建 ...

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