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：生成以非人类灵长类动物肝细胞为预测的小动物模型的小鼠
1 Azuma等。“人类肝细胞在fah - / - /rag2 - / - /il2rg - / - 小鼠中的稳健膨胀。”自然生物技术（2007）。2冯·施文（Von Schaewen）等。“通过病毒适应扩大丙型肝炎病毒的宿主范围。”MBIO（2016。 3 Valenti等。 “ I148M多态性的纯合性影响非酒精性脂肪肝病患者的肝纤维化。” Hepatology（2010）。 4 Srinivasan等。 “肝磷酸合成酶1-缺乏的肝脏小鼠模型。” 遗传代谢疾病杂志（2019年）。 5 Hu，Huili等。 “功能小鼠和人肝细胞作为3D器官的长期扩张。” Cell（2018）。MBIO（2016。3 Valenti等。 “ I148M多态性的纯合性影响非酒精性脂肪肝病患者的肝纤维化。” Hepatology（2010）。 4 Srinivasan等。 “肝磷酸合成酶1-缺乏的肝脏小鼠模型。” 遗传代谢疾病杂志（2019年）。 5 Hu，Huili等。 “功能小鼠和人肝细胞作为3D器官的长期扩张。” Cell（2018）。3 Valenti等。“ I148M多态性的纯合性影响非酒精性脂肪肝病患者的肝纤维化。”Hepatology（2010）。 4 Srinivasan等。 “肝磷酸合成酶1-缺乏的肝脏小鼠模型。” 遗传代谢疾病杂志（2019年）。 5 Hu，Huili等。 “功能小鼠和人肝细胞作为3D器官的长期扩张。” Cell（2018）。Hepatology（2010）。4 Srinivasan等。“肝磷酸合成酶1-缺乏的肝脏小鼠模型。”遗传代谢疾病杂志（2019年）。5 Hu，Huili等。 “功能小鼠和人肝细胞作为3D器官的长期扩张。” Cell（2018）。5 Hu，Huili等。“功能小鼠和人肝细胞作为3D器官的长期扩张。”Cell（2018）。Cell（2018）。
研究机器学习算法作为预测疾病严重程度的分类器的有效性
将计算科学纳入医学和生物学领域的最新趋势导致有关医学和实验信息的大量数据积累。数据挖掘在医疗保健领域的应用可以通过进行数据分析并从看似无关的大量收集数据中发现关系来早期预测患者状况及其行为。由于其使所有各方受益的能力，数据挖掘在医疗保健运营中的普及也越来越高。例如，该部门的数据挖掘应用有助于确保患者获得更实惠，更好的医疗服务，医生确定最佳实践和有效治疗，医疗保健公司对客户关系管理做出明智的决定，并发现医疗保险公司发现虐待和欺诈。尽管有这些有希望的趋势，但是，医疗保健交易产生的结果和庞大的数据量证明了大量且过于复杂，无法使用传统方法进行处理和分析。此外，从数据仓库中提取信息的常规机制并未确定所涉及的隐藏模式，因此在本研究中采用了一种新方法来对数据进行分类以预测患者的医疗状况。此外，在这项研究中，基于医学属性，使用机器学习算法作为分类器的医学属性来描述与大脑相关疾病严重程度的预测。这是通过利用从医疗数据仓库（DWE）获得的数据来实现的。简介使用提取，转换，负载（ETL）过程和在线分析处理（OLAP）方法用于特征提取，训练和测试数据。机器学习算法（例如人工神经网络（ANN）和支持向量机（SVM））用于生成优化的输入参数（权重和偏差），以选择最佳内核来对数据进行分类以进行进一步诊断。发现所提出的模型在鉴定疾病时提供了快速的响应时间和最小错误率。因此，建议的框架可用于预测患者的状况，并在医疗机构或组织中治疗疾病的治疗方面提供最佳决定。关键字：支持向量机（SVM），人工神经网络（ANN），ETL（提取，转换和负载）过程，机器学习，疾病严重性，数据仓库1。