Une comparaison des méthodes de sélection de variables de forêt aléatoire pour la modélisation de régression de résultats continus

Contexte : L’importance de la sélection de variables dans les modèles de régression par apprentissage automatique Ces dernières années, l’application généralisée de l’apprentissage automatique dans les domaines de la bioinformatique et des sciences des données a grandement stimulé le développement de la modélisation prédictive. La régression par fo...

L'intelligence artificielle dans l'imagerie par résonance magnétique de transfert de saturation d'échange chimique

Contexte académique L’imagerie par résonance magnétique de transfert de saturation chimique (Chemical Exchange Saturation Transfer, CEST) est une technique d’imagerie avancée non invasive capable de fournir des informations moléculaires détaillées sur les tissus vivants. La CEST IRM fonctionne en saturant sélectivement les protons échangeables de m...

Une enquête systématique sur les techniques hybrides de ML pour prédire la vitesse de pointe des particules (PPV) dans les opérations de dynamitage à ciel ouvert

Les opérations de dynamitage dans les mines à ciel ouvert sont cruciales pour l’extraction des minéraux, mais elles s’accompagnent également de risques environnementaux et structurels significatifs. La vitesse de pointe des particules (Peak Particle Velocity, PPV) générée lors des dynamitages est un indicateur clé pour évaluer l’impact des vibratio...

Un examen complet des applications de l'apprentissage automatique pour l'Internet des nano-objets : défis et orientations futures

Contexte académique Ces dernières années, le développement rapide des nanotechnologies et de l’Internet des objets (IoT) a donné naissance à un domaine révolutionnaire : l’Internet des objets nanométriques (IoNT). L’IoNT connecte des dispositifs à l’échelle nanométrique à Internet, leur permettant de jouer un rôle important dans des domaines tels q...

GCLink : un cadre de prédiction de liens par contraste graphique pour l'inférence de réseaux de régulation génique

Contexte de la recherche Les réseaux de régulation génique (Gene Regulatory Networks, GRNs) sont des outils essentiels pour comprendre les processus biologiques complexes à l’intérieur des cellules. Ils révèlent les interactions entre les facteurs de transcription (Transcription Factors, TFs) et les gènes cibles, contrôlant ainsi le processus de tr...

L'apprentissage automatique et l'analyse factorielle confirmatoire montrent que la buprénorphine modifie les comportements moteurs et anxieux chez les souris C57BL/6J mâles, femelles et obèses

Ces dernières années, avec l’augmentation mondiale de l’abus de médicaments, en particulier des opioïdes, les scientifiques portent une attention croissante aux effets neurocomportementaux de ces substances. Parmi eux, la buprenorphine, un médicament opioïde, est largement utilisée pour le traitement de la dépendance aux opioïdes. Cependant, en plu...

Gène lié aux cellules T régulatrices dans la cholangite sclérosante primaire : preuves issues de la randomisation mendélienne et des données transcriptomiques

Contexte académique La cholangite sclérosante primitive (Primary Sclerosing Cholangitis, PSC) est une maladie hépatique chronique et progressive, principalement causée par une combinaison de facteurs immunitaires, inflammatoires et génétiques, pouvant finalement conduire à une insuffisance hépatique. L’incidence et la prévalence de la PSC varient c...

Imagerie 3D rapide à résolution cellulaire pour la cytopathologie numérique avec un scanner à réseau multi-caméras (MCAS)

Imagerie 3D rapide à résolution cellulaire pour la cytopathologie numérique avec un scanner à réseau multi-caméras (MCAS)

Imagerie 3D rapide en cytopathologie numérique : Scanner à réseau multi-caméras (MCAS) Contexte académique La microscopie optique a longtemps été la méthode standard pour le diagnostic en cytopathologie. Cependant, les scanners de lame entière traditionnels, bien qu’ils puissent automatiquement imager et numériser de grandes zones d’échantillons, s...

Cartographier la progression de la multimorbidité

Cartographie de la progression des multimorbidités parmi 190 maladies Contexte À l’échelle mondiale, avec le vieillissement de la population et l’augmentation significative des effets négatifs des maladies chroniques, la multimorbidité, c’est-à-dire la coexistence de multiples maladies chroniques, est devenue un défi de santé de plus en plus sérieu...

Autoencodeur Variationnel Désentrelacé Multimodal avec Interprétabilité Théorique pour la Classification des Gliomes

Application du Variational Autoencoder Démêlant Multimodal et de l’Interprétabilité Basée sur la Théorie des Jeux dans la Classification des Gliomes Introduction Dans le système nerveux central, les gliomes sont les tumeurs cérébrales primaires les plus courantes. Selon les activités cellulaires et le degré d’invasion, l’Organisation Mondiale de la...