闻一闻疾病全知道

这不是电视购物式的忽悠。也许在不久的将来,传统中医讲究的"望闻问切"将被简化成"简单一闻"历经数十亿年的进化,人类方才爬到了进化树的顶端,但这副复杂精细的皮囊面临疾病的侵袭时,总是显得那么不堪一击,以至于有时候到了病入膏肓的中晚期,我们方才察觉身体有恙。《黄帝内经》     

ELF3基因与植物分类系统探讨

ELF3基因对植物生物钟的调节具有重要作用,而目前对ELF3基因在各种植物之间的序列与表达的差异还不够清楚,为此,用拟南芥等植物对该基因及其序列做出了分析。     

原生动物AQPs系统进化树的构建以及结构分析

文章应用Mega 7,DNAMAN 6等生物信息学软件,以检索并经过筛选的原生动物的AQPs为基础构建系统进化树,明确原生动物在进化中的亲缘关系,并找出聚类在一起的原生动物AQPs中的特异性序列。结果表明,70个原生动物AQPs聚类成4个大簇。聚成的4簇刚好覆盖原生动物门的4个纲,但是4个纲在特异性序列上并不完全相同,这为进一步研究AQPs的结构、分类及进行进一步比对和特异性功能预测提供基础依据。     

进化树方法的建模原理及大数据时代的金融保险风险预测

大数据时代的来临加深了经济学的研究范式改革，推动社会科学研究由模型驱动向数据驱动转型。本文将机器学习算法引入预测建模，探讨机器学习如何在金融保险领域的风险预测中发挥作用。在经济预测建模中，传统统计回归无法胜任复杂关系的捕捉，而传统的CART决策树容易陷入局部最优而导致预测水平不足的问题。作为一种较新的机器学习方法，进化树是对传统决策树的改进，本文重点对进化树算法的基本原理进行探讨。进化算法应用于树的生成，可以达到全局最优。在经济预测建模应用方面，本文选取机器学习平台OpenML上的两个数据集(Credit和WorkersCompensation)，将树方法应用于预测分析：对于Credit数据集，通过构建分类树，探索影响银行客户信用风险发生的可能因素；对于WorkersCompensation数据集，通过构建回归树，对工伤保险赔付进行预测建模，同时探索工伤保险赔付的影响因素。结果发现，进化树算法在保持一定可解释性的同时，能有效提升分类准确率和预测精度。同时，由于树方法会隐性地体现变量之间的交互项和非线性关系，因此进化树模型的构建可补充传统统计回归分析，在经济学的预测问题中具有一定潜力。