15大经典案例-Python生物信息学SCI案例复现

作者：盐析白兔 | 2024-05-08 03:01:38

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作者Toby，原文来源公众号Python生物信息学，15大经典案例-Python生物信息学SCI案例复现

如何写好SCI等核心期刊

写SCI等核心期刊论文需要遵循一定的结构和规范，以下是一般的步骤：

确定研究主题：选择一个具有科学研究意义的主题，并确保该主题在该领域尚未有过多的研究。
文献综述：对该领域的相关文献进行综述，了解前人的研究成果和现状，从而确定自己的研究问题和目标。
确定研究方法：确定研究的方法和实验设计，包括实验材料、实验步骤、数据分析方法等。
进行实验和数据收集：按照设计的实验步骤进行实验，并收集实验数据。
数据分析和结果展示：对实验数据进行分析，并将结果以图表、表格等形式展示出来。
讨论和结论：根据实验结果进行讨论，分析实验结果的意义和影响，最后得出结论。
撰写论文：按照SCI期刊的要求，撰写论文的各个部分，包括摘要、引言、方法、结果、讨论、结论、参考文献等。
修改和审稿：对论文进行反复修改，确保语言通顺、逻辑清晰，然后提交到SCI期刊进行审稿。
回复审稿意见：根据审稿意见进行修改，然后再次提交审稿。
发表论文：经过审稿通过后，论文将被发表在SCI期刊上。

总的来说，写SCI等核心期刊论文需要深入研究、严谨的逻辑思维和清晰的表达能力，同时需要遵循SCI期刊的写作规范和要求。

论文疾病预测模型的选题

对于论文疾病预测模型的选题，各位用户可以考虑以下一些方向：

使用机器学习算法预测特定疾病的发病风险或诊断结果。
结合生物信息学和医学数据，建立基因组学预测模型，预测个体患某种疾病的可能性。
基于医疗影像数据，开发深度学习模型用于疾病早期诊断或病情预测。
利用大数据分析技术，构建疾病流行趋势预测模型，帮助卫生部门做出应对措施。
结合环境因素和个人健康数据，建立健康风险评估模型，预测患病可能性。

我方重庆未来之智信息技术咨询服务有限公司为了各位论文和企业科研人员已经准备好了相关课程<Python生物信息学SCI案例复现-15大经典案例>，课程包含15大经典案例，可用于学习参考。

案例1.美国威斯康辛乳腺癌细胞预测模型

案例2.美国国立癌症研究所乳腺癌生存分析和建模

案例3.全球COVID-19新冠状病毒数据分析和可视化

案例4.biopython基因编程和操作子operon预测模型

案例5.空气质量AQI预测模型和数据可视化

案例6.kaggle过敏食物数据分析和可视化

案例7.美国北卡罗来纳州立大学糖尿病数据集实战

案例8.Pima印第安人糖尿病机器学习预测模型

案例9.讯飞模型竞赛-糖尿病遗传风险预测模型

案例10.天池糖尿病预测模型

案例11.Rdkit化学分子溶解度模型

案例12.红酒多分类预测模型

案例13.机器学习肝炎预测模型

案例14.BUPA liver disorders-探索饮酒与肝炎关系模型

案例15.机器学习-心脏病预测模型

作者介绍

持牌照模型专家,曾任职国内最大医药数据中心数据，重庆未来之智信息技术咨询服务有限公司创始人，和中科院教授保持慢病数据挖掘项目合作！管理过欧美日中印巴西等国外药典数据库，FDA溶解度数据库，临床试验数据库，WHO药物预警等数据库。

课程模块化设计，方便初学者入门

课程有17个章节循循渐进讲解python基础，编程环境搭建，数据分析基础知识。知识模块化设计，构架清晰易懂，方便入门者学习。

部分课程案例展示

1.多个乳腺癌预测模型案例

案例1.美国威斯康辛乳腺癌细胞预测模型

案例2.美国国立癌症研究所乳腺癌生存分析和建模（NIH，SEER）


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乳腺癌数据读取示例代码
来源：Python生物信息学SCI案例复现
https://study.163.com/course/courseMain.htm?courseId=1213752824&share=2&shareId=400000000398149
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from sklearn.grid_search import RandomizedSearchCV
import matplotlib.pyplot as plt
#交叉验证
from sklearn.cross_validation import cross_val_score
from sklearn.datasets import load_breast_cancer
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
   
#导入数据
cancer=load_breast_cancer()
x=cancer.data
y=cancer.target