This document describes various in vitro models and methods that can be used to study hepatotoxicity, including hepatocyte cell cultures, assays to measure cell viability and metabolic activity (trypan blue dye exclusion test, MTT assay), staining to visualize lipid accumulation (Oil Red O), and techniques to examine gene and protein expression changes (RT-PCR, western blotting). Specifically, it discusses using these methods to establish models of non-alcoholic fatty liver disease (NAFLD) by treating hepatocyte cultures with fatty acids like palmitic and oleic acid, and models of drug-induced hepatotoxicity by treating with acetaminophen or amiodarone. Key readouts include lipid accumulation, apoptosis levels
This document summarizes various liver diseases and their etiologies. It discusses alcoholic liver disease, drug-induced liver injury, viral hepatitis infections from hepatitis B, C, and D viruses, autoimmune disorders like autoimmune hepatitis and primary biliary cirrhosis, genetic disorders, non-alcoholic fatty liver disease, cirrhosis, and hepatocellular carcinoma. The liver's important functions are outlined. Causes, pathogenesis, clinical features, diagnosis, and treatment approaches are described for each disease.
An introduction to experimental epidemiology improvemed
This document provides an overview of experimental epidemiology methods. It discusses the key features and types of experimental epidemiology studies, including controlled field trials and community trials. Controlled field trials involve dividing healthy subjects into an exposed group that receives an active substance (like a vaccine) and an unexposed control group that receives a placebo. Community trials involve entire exposed and unexposed communities. Randomized controlled trials, which assign individual subjects randomly to intervention or control groups, are described as the most common experimental method but are covered in more depth separately. Overall, the document outlines the design and purpose of various experimental epidemiology study types.
Genotyping methods of nosocomial infections pathogenimprovemed
Nosocomial infections afflict around 2 million patients in the US each year, resulting in around 88,000 deaths and $4.5 billion in excess healthcare costs. Understanding the distribution and relatedness of pathogens that cause these infections is important for designing effective control methods. Historically, phenotypic characterization was used, but increasingly molecular or genotyping techniques are being used, including pulsed-field gel electrophoresis, multilocus sequence typing, and polymerase chain reaction-based methods. Studies have shown that integrating molecular typing into infection control programs can significantly reduce infection rates and healthcare costs.
Use of MALDI-TOF in the diagnosis of infectious diseasesimprovemed
MALDI-TOF MS has revolutionized clinical microbiology by drastically improving the time needed to identify bacterial cultures from over 24 hours to just a few minutes. Whereas the entire process from sampling to results previously took 2-3 days or more, new methods like MALDI-TOF MS and molecular technology have reduced this to just a few hours or one day. MALDI-TOF MS is a powerful, cost-effective, and easy to implement technique that provides rapid and reliable identification of bacteria and yeast from clinical samples at the genus and species level through analysis of their protein mass spectral signatures.
1. Molecular microbiology methods like PCR and hybridization have revolutionized clinical diagnostics by enabling fast and direct detection of pathogens from clinical samples.
2. PCR in particular has become a mainstay technique, allowing amplification of specific DNA sequences from small amounts of input DNA. Variations like real-time PCR, multiplex PCR, and broad-range PCR further expanded diagnostic capabilities.
3. Emerging technologies like DNA microarrays promise even greater multiplexing, with the ability to simultaneously genotype large genomic regions or measure expression of many genes, positioning them as promising future molecular diagnostic tools.
This document provides information about setting up and conducting experiments with isolated organs and tissue rings, including:
1. Describing the mechanical setup for a four-channel system bath for isolated organs.
2. Explaining the preparation of Krebs-Hanseleit solution and common drugs used.
3. Outlining typical experiment protocols, including stabilizing tissues, pre-contraction testing, and assessing endothelial function.
4. Noting that each experiment begins by preparing Krebs-Hanseleit solution and activating the system before surgery and setting rings in wells.
This document describes various in vitro models and methods that can be used to study hepatotoxicity, including hepatocyte cell cultures, assays to measure cell viability and metabolic activity (trypan blue dye exclusion test, MTT assay), staining to visualize lipid accumulation (Oil Red O), and techniques to examine gene and protein expression changes (RT-PCR, western blotting). Specifically, it discusses using these methods to establish models of non-alcoholic fatty liver disease (NAFLD) by treating hepatocyte cultures with fatty acids like palmitic and oleic acid, and models of drug-induced hepatotoxicity by treating with acetaminophen or amiodarone. Key readouts include lipid accumulation, apoptosis levels
This document summarizes various liver diseases and their etiologies. It discusses alcoholic liver disease, drug-induced liver injury, viral hepatitis infections from hepatitis B, C, and D viruses, autoimmune disorders like autoimmune hepatitis and primary biliary cirrhosis, genetic disorders, non-alcoholic fatty liver disease, cirrhosis, and hepatocellular carcinoma. The liver's important functions are outlined. Causes, pathogenesis, clinical features, diagnosis, and treatment approaches are described for each disease.
An introduction to experimental epidemiology improvemed
This document provides an overview of experimental epidemiology methods. It discusses the key features and types of experimental epidemiology studies, including controlled field trials and community trials. Controlled field trials involve dividing healthy subjects into an exposed group that receives an active substance (like a vaccine) and an unexposed control group that receives a placebo. Community trials involve entire exposed and unexposed communities. Randomized controlled trials, which assign individual subjects randomly to intervention or control groups, are described as the most common experimental method but are covered in more depth separately. Overall, the document outlines the design and purpose of various experimental epidemiology study types.
Genotyping methods of nosocomial infections pathogenimprovemed
Nosocomial infections afflict around 2 million patients in the US each year, resulting in around 88,000 deaths and $4.5 billion in excess healthcare costs. Understanding the distribution and relatedness of pathogens that cause these infections is important for designing effective control methods. Historically, phenotypic characterization was used, but increasingly molecular or genotyping techniques are being used, including pulsed-field gel electrophoresis, multilocus sequence typing, and polymerase chain reaction-based methods. Studies have shown that integrating molecular typing into infection control programs can significantly reduce infection rates and healthcare costs.
Use of MALDI-TOF in the diagnosis of infectious diseasesimprovemed
MALDI-TOF MS has revolutionized clinical microbiology by drastically improving the time needed to identify bacterial cultures from over 24 hours to just a few minutes. Whereas the entire process from sampling to results previously took 2-3 days or more, new methods like MALDI-TOF MS and molecular technology have reduced this to just a few hours or one day. MALDI-TOF MS is a powerful, cost-effective, and easy to implement technique that provides rapid and reliable identification of bacteria and yeast from clinical samples at the genus and species level through analysis of their protein mass spectral signatures.
1. Molecular microbiology methods like PCR and hybridization have revolutionized clinical diagnostics by enabling fast and direct detection of pathogens from clinical samples.
2. PCR in particular has become a mainstay technique, allowing amplification of specific DNA sequences from small amounts of input DNA. Variations like real-time PCR, multiplex PCR, and broad-range PCR further expanded diagnostic capabilities.
3. Emerging technologies like DNA microarrays promise even greater multiplexing, with the ability to simultaneously genotype large genomic regions or measure expression of many genes, positioning them as promising future molecular diagnostic tools.
This document provides information about setting up and conducting experiments with isolated organs and tissue rings, including:
1. Describing the mechanical setup for a four-channel system bath for isolated organs.
2. Explaining the preparation of Krebs-Hanseleit solution and common drugs used.
3. Outlining typical experiment protocols, including stabilizing tissues, pre-contraction testing, and assessing endothelial function.
4. Noting that each experiment begins by preparing Krebs-Hanseleit solution and activating the system before surgery and setting rings in wells.
This document describes the components, work principles, and experimental protocols for using a pressure myograph system to study isolated blood vessels. The system allows measuring vessel diameter in response to drugs and stimuli while maintaining constant temperature. Experiments involve isolating small arteries from rats and attaching them to glass micropipettes in a chamber filled with physiological salt solution. Vessel diameter is recorded under varying pressures and drug exposures to study endothelial function and vasoactive mechanisms. Statistical analysis of diameter changes under different conditions uses repeated measures ANOVA to compare responses between experimental groups.
Notes for Measuring blood flow and reactivity of the blood vessels in the ski...improvemed
This document describes the laser Doppler flowmetry (LDF) method for measuring blood flow in the microcirculation of skin. Specifically, it discusses post-occlusive reactive hyperemia (PORH) testing using LDF to assess microvascular reactivity by inducing a brief occlusion of blood vessels. It also covers iontophoresis of acetylcholine and sodium nitroprusside combined with LDF to evaluate endothelium-dependent and independent vasodilation respectively. Standardization of methods like occlusion duration and probe placement is important for reproducibility. LDF provides a general index of microvascular function rather than direct flow measurements.
Notes for STAINING AND ANALYSIS of HISTOLOGICAL PREPARATIONSimprovemed
This document provides an overview of histological staining techniques. It discusses how histological preparations are stained using interactions between dyes, solvents, and tissue components. Different staining methods result in different colors that highlight various structures. A classic example is hematoxylin and eosin staining, where hematoxylin stains acidic components blue and eosin stains basic components pink. Specialized staining techniques also exist, such as immunohistochemistry. Proper staining selection depends on the tissue and research goals. Histological preparations are then analyzed under a microscope to study cell and tissue morphology.
Notes for Fixation of tissues and organs for educational and scientific purposesimprovemed
Fixation of tissues and organs is done to preserve them for scientific and educational purposes. Various chemical fixatives are used including formaldehyde, alcohols, and acids. Formaldehyde cross-links proteins to harden the tissue while maintaining the original structure. Several fixation protocols are used for different purposes, balancing preservation of color and long-term durability. Key steps include diffusion or injection of fixatives, followed by storage in preservative solutions. Proper fixation and storage are necessary to prevent degradation over time.
The document summarizes the process of preparing tissue samples for histological analysis, including fixation, dehydration, infiltration/embedding, sectioning, staining, and examination. Key steps involve fixing tissues to prevent degradation, dehydrating using increasing alcohol concentrations, infiltrating with paraffin wax or resin for structural support during sectioning, precisely cutting thin sections, mounting them to glass slides, staining, and examining under a microscope. The quality of prepared samples depends on carefully following each step of the preparation process.
Notes for The principle and performance of capillary electrophoresisimprovemed
This document provides an overview of capillary electrophoresis (CE). It begins by introducing CE and its advantages over other separation techniques. It then describes the basic theory behind CE, including electrophoretic mobility, electroosmotic flow, and how samples migrate through the capillary when an electric field is applied. The document details the key components of a CE instrument and various CE separation techniques such as capillary zone electrophoresis, micellar electrokinetic chromatography, and capillary isoelectric focusing. It focuses on the principles and applications of CE.
Notes for The principle and performance of liquid chromatography–mass spectro...improvemed
This document provides an overview of liquid chromatography-mass spectrometry (LC-MS). It describes the basic components and functioning of an LC-MS system, including the liquid chromatograph and mass spectrometer connected by an interface. The document discusses various ionization sources like electrospray ionization and atmospheric pressure chemical ionization, as well as mass analyzers like quadrupoles and time-of-flight analyzers. It also covers detectors used in LC-MS like electron multipliers and photomultipliers. Overall, the document serves as a technical introduction to the principles and components of LC-MS.
This document provides an overview of basic cell culture techniques. It discusses the history of cell culture, defining primary and secondary cell cultures. It describes different types of cell lines and how cells grow as monolayers or in suspension. The document outlines the key equipment needed for a cell culture laboratory, including biosafety cabinets, CO2 incubators, centrifuges, microscopes, and supplies. It emphasizes the importance of aseptic technique to prevent microbial contamination when working with cell cultures.
This document discusses systems biology and its goals of understanding how biological molecules interact and systems function as a whole. It covers:
1) Systems biology uses large datasets from "omics" experiments and computational models to understand complex biological interactions beyond individual molecules.
2) Pioneering work used microarrays to measure thousands of genes in serum-stimulated cells, finding over 500 changed in proliferation.
3) The field aims to discover emergent system properties and functions not evident from separate parts, like switches that change cell behavior.
Systems biology for Medicine' is 'Experimental methods and the big datasetsimprovemed
This document discusses experimental methods used in systems biology to generate large datasets, including microarrays, sequencing-based methods, mass spectrometry, and liquid chromatography. It explains that systems biology studies must be quantitative and enable computational modeling. Key methods covered are microarrays, RNA-seq, ChIP-seq, whole-genome sequencing, whole-exome sequencing, proteomics using mass spectrometry, and combining liquid chromatography with mass spectrometry for lipidomics, metabolomics and glycomics. Sources of variation are also discussed for genomic and proteomic studies.
Systems biology for medical students/Systems medicineimprovemed
Systems biology takes a holistic approach to studying biological systems by considering all the interactions within a system and how they generate complex behaviors. Lecture 1 introduces key concepts in systems biology like how increasing levels of biological organization give rise to new system properties like robustness. Lecture 2 discusses experimental methods like genomics, proteomics, and metabolomics that generate large data sets for systems analysis. Lecture 3 covers mathematical and statistical tools for analyzing these data sets, such as using differential equations to model signaling networks. Lecture 4 provides examples of medical applications of systems biology in finding diagnostic markers, personalizing therapy, and predicting disease interactions from human disease networks, with the future of medicine taking a more predictive, preventive, and personalized approach
The document discusses several use cases for applying data mining and machine learning techniques in healthcare and biomedical research. Three examples are:
1) Early diagnosis of cancers like lung cancer and breast cancer through predictive modeling of patient data to detect cancers at earlier stages when survival rates are higher.
2) Predicting patient responses to drug therapies for cancers like breast cancer by combining different types of molecular profiling data using techniques like support vector machines and random forests.
3) Using imaging data and temporal analysis of metrics like medication purchases to better understand and predict chronic diseases like diabetes and associated health complications.
The document discusses various data mining methods. It describes data mining as seeking patterns within large databases. Common data mining methods mentioned include clustering, regression, rule extraction, and data visualization. Machine learning algorithms often used for health data include logistic regression, support vector machines, decision trees, and neural networks. The document also discusses newer techniques like graph-based data mining, topological data mining, and data visualization for exploring complex data.
This document discusses biomedical informatics and the increasing role of data in medicine. It notes that medicine is becoming a more data-intensive field due to growing sources of electronic health data. Biomedical data is often large in volume, diverse, complex, weakly structured, noisy, and inconsistent. Extracting knowledge from this "big data" through techniques like data mining, machine learning, and integrating human-computer interaction can provide insights to improve healthcare outcomes. Key applications include personalized and predictive medicine through patient stratification and risk analysis. However, overcoming obstacles like heterogeneous and non-standardized data is challenging.
This document discusses hypersensitivity reactions and autoimmune diseases. It describes the four types of hypersensitivity reactions according to the Gell and Coombs classification: Type I (immediate), Type II (cytotoxic), Type III (immune complex-mediated), and Type IV (delayed type hypersensitivity). It provides details on the mechanisms and examples of each type. The document then discusses immunological tolerance, including central and peripheral tolerance. It explains how a breakdown in tolerance can lead to autoimmune diseases and provides examples like Graves' disease, myasthenia gravis, hemolytic anemia, and systemic lupus erythematosus.
The document discusses lymphocyte development and antigen receptor gene rearrangement. It covers the following key points:
1. Lymphocyte development involves commitment to the B or T cell lineage, proliferation of progenitors, rearrangement of antigen receptor genes, selection checkpoints, and differentiation into distinct subpopulations.
2. B cells undergo gene rearrangement and development in the bone marrow before migrating to peripheral lymphoid organs. T cells develop through similar processes in the thymus.
3. During development, gene rearrangement generates diversity in antigen receptor genes, and selection checkpoints ensure that only lymphocytes with functional receptors will mature and enter the peripheral immune system.
This document provides an overview of basic immunology concepts. It begins with definitions of key immunology terms like immunity, immunology, antigen, and discusses the historical figures Edward Jenner and Louis Pasteur who were pioneers in vaccination. It then discusses the components of the immune system including organs like the bone marrow, thymus, lymph nodes, and spleen. It provides information on cells of the immune system like antigen presenting cells, T and B lymphocytes, and effector cells. It also discusses molecular components of antigen recognition including antibodies, T cell receptors, B cell receptors, and the major histocompatibility complex.
This document describes the components, work principles, and experimental protocols for using a pressure myograph system to study isolated blood vessels. The system allows measuring vessel diameter in response to drugs and stimuli while maintaining constant temperature. Experiments involve isolating small arteries from rats and attaching them to glass micropipettes in a chamber filled with physiological salt solution. Vessel diameter is recorded under varying pressures and drug exposures to study endothelial function and vasoactive mechanisms. Statistical analysis of diameter changes under different conditions uses repeated measures ANOVA to compare responses between experimental groups.
Notes for Measuring blood flow and reactivity of the blood vessels in the ski...improvemed
This document describes the laser Doppler flowmetry (LDF) method for measuring blood flow in the microcirculation of skin. Specifically, it discusses post-occlusive reactive hyperemia (PORH) testing using LDF to assess microvascular reactivity by inducing a brief occlusion of blood vessels. It also covers iontophoresis of acetylcholine and sodium nitroprusside combined with LDF to evaluate endothelium-dependent and independent vasodilation respectively. Standardization of methods like occlusion duration and probe placement is important for reproducibility. LDF provides a general index of microvascular function rather than direct flow measurements.
Notes for STAINING AND ANALYSIS of HISTOLOGICAL PREPARATIONSimprovemed
This document provides an overview of histological staining techniques. It discusses how histological preparations are stained using interactions between dyes, solvents, and tissue components. Different staining methods result in different colors that highlight various structures. A classic example is hematoxylin and eosin staining, where hematoxylin stains acidic components blue and eosin stains basic components pink. Specialized staining techniques also exist, such as immunohistochemistry. Proper staining selection depends on the tissue and research goals. Histological preparations are then analyzed under a microscope to study cell and tissue morphology.
Notes for Fixation of tissues and organs for educational and scientific purposesimprovemed
Fixation of tissues and organs is done to preserve them for scientific and educational purposes. Various chemical fixatives are used including formaldehyde, alcohols, and acids. Formaldehyde cross-links proteins to harden the tissue while maintaining the original structure. Several fixation protocols are used for different purposes, balancing preservation of color and long-term durability. Key steps include diffusion or injection of fixatives, followed by storage in preservative solutions. Proper fixation and storage are necessary to prevent degradation over time.
The document summarizes the process of preparing tissue samples for histological analysis, including fixation, dehydration, infiltration/embedding, sectioning, staining, and examination. Key steps involve fixing tissues to prevent degradation, dehydrating using increasing alcohol concentrations, infiltrating with paraffin wax or resin for structural support during sectioning, precisely cutting thin sections, mounting them to glass slides, staining, and examining under a microscope. The quality of prepared samples depends on carefully following each step of the preparation process.
Notes for The principle and performance of capillary electrophoresisimprovemed
This document provides an overview of capillary electrophoresis (CE). It begins by introducing CE and its advantages over other separation techniques. It then describes the basic theory behind CE, including electrophoretic mobility, electroosmotic flow, and how samples migrate through the capillary when an electric field is applied. The document details the key components of a CE instrument and various CE separation techniques such as capillary zone electrophoresis, micellar electrokinetic chromatography, and capillary isoelectric focusing. It focuses on the principles and applications of CE.
Notes for The principle and performance of liquid chromatography–mass spectro...improvemed
This document provides an overview of liquid chromatography-mass spectrometry (LC-MS). It describes the basic components and functioning of an LC-MS system, including the liquid chromatograph and mass spectrometer connected by an interface. The document discusses various ionization sources like electrospray ionization and atmospheric pressure chemical ionization, as well as mass analyzers like quadrupoles and time-of-flight analyzers. It also covers detectors used in LC-MS like electron multipliers and photomultipliers. Overall, the document serves as a technical introduction to the principles and components of LC-MS.
This document provides an overview of basic cell culture techniques. It discusses the history of cell culture, defining primary and secondary cell cultures. It describes different types of cell lines and how cells grow as monolayers or in suspension. The document outlines the key equipment needed for a cell culture laboratory, including biosafety cabinets, CO2 incubators, centrifuges, microscopes, and supplies. It emphasizes the importance of aseptic technique to prevent microbial contamination when working with cell cultures.
This document discusses systems biology and its goals of understanding how biological molecules interact and systems function as a whole. It covers:
1) Systems biology uses large datasets from "omics" experiments and computational models to understand complex biological interactions beyond individual molecules.
2) Pioneering work used microarrays to measure thousands of genes in serum-stimulated cells, finding over 500 changed in proliferation.
3) The field aims to discover emergent system properties and functions not evident from separate parts, like switches that change cell behavior.
Systems biology for Medicine' is 'Experimental methods and the big datasetsimprovemed
This document discusses experimental methods used in systems biology to generate large datasets, including microarrays, sequencing-based methods, mass spectrometry, and liquid chromatography. It explains that systems biology studies must be quantitative and enable computational modeling. Key methods covered are microarrays, RNA-seq, ChIP-seq, whole-genome sequencing, whole-exome sequencing, proteomics using mass spectrometry, and combining liquid chromatography with mass spectrometry for lipidomics, metabolomics and glycomics. Sources of variation are also discussed for genomic and proteomic studies.
Systems biology for medical students/Systems medicineimprovemed
Systems biology takes a holistic approach to studying biological systems by considering all the interactions within a system and how they generate complex behaviors. Lecture 1 introduces key concepts in systems biology like how increasing levels of biological organization give rise to new system properties like robustness. Lecture 2 discusses experimental methods like genomics, proteomics, and metabolomics that generate large data sets for systems analysis. Lecture 3 covers mathematical and statistical tools for analyzing these data sets, such as using differential equations to model signaling networks. Lecture 4 provides examples of medical applications of systems biology in finding diagnostic markers, personalizing therapy, and predicting disease interactions from human disease networks, with the future of medicine taking a more predictive, preventive, and personalized approach
The document discusses several use cases for applying data mining and machine learning techniques in healthcare and biomedical research. Three examples are:
1) Early diagnosis of cancers like lung cancer and breast cancer through predictive modeling of patient data to detect cancers at earlier stages when survival rates are higher.
2) Predicting patient responses to drug therapies for cancers like breast cancer by combining different types of molecular profiling data using techniques like support vector machines and random forests.
3) Using imaging data and temporal analysis of metrics like medication purchases to better understand and predict chronic diseases like diabetes and associated health complications.
The document discusses various data mining methods. It describes data mining as seeking patterns within large databases. Common data mining methods mentioned include clustering, regression, rule extraction, and data visualization. Machine learning algorithms often used for health data include logistic regression, support vector machines, decision trees, and neural networks. The document also discusses newer techniques like graph-based data mining, topological data mining, and data visualization for exploring complex data.
This document discusses biomedical informatics and the increasing role of data in medicine. It notes that medicine is becoming a more data-intensive field due to growing sources of electronic health data. Biomedical data is often large in volume, diverse, complex, weakly structured, noisy, and inconsistent. Extracting knowledge from this "big data" through techniques like data mining, machine learning, and integrating human-computer interaction can provide insights to improve healthcare outcomes. Key applications include personalized and predictive medicine through patient stratification and risk analysis. However, overcoming obstacles like heterogeneous and non-standardized data is challenging.
This document discusses hypersensitivity reactions and autoimmune diseases. It describes the four types of hypersensitivity reactions according to the Gell and Coombs classification: Type I (immediate), Type II (cytotoxic), Type III (immune complex-mediated), and Type IV (delayed type hypersensitivity). It provides details on the mechanisms and examples of each type. The document then discusses immunological tolerance, including central and peripheral tolerance. It explains how a breakdown in tolerance can lead to autoimmune diseases and provides examples like Graves' disease, myasthenia gravis, hemolytic anemia, and systemic lupus erythematosus.
The document discusses lymphocyte development and antigen receptor gene rearrangement. It covers the following key points:
1. Lymphocyte development involves commitment to the B or T cell lineage, proliferation of progenitors, rearrangement of antigen receptor genes, selection checkpoints, and differentiation into distinct subpopulations.
2. B cells undergo gene rearrangement and development in the bone marrow before migrating to peripheral lymphoid organs. T cells develop through similar processes in the thymus.
3. During development, gene rearrangement generates diversity in antigen receptor genes, and selection checkpoints ensure that only lymphocytes with functional receptors will mature and enter the peripheral immune system.
This document provides an overview of basic immunology concepts. It begins with definitions of key immunology terms like immunity, immunology, antigen, and discusses the historical figures Edward Jenner and Louis Pasteur who were pioneers in vaccination. It then discusses the components of the immune system including organs like the bone marrow, thymus, lymph nodes, and spleen. It provides information on cells of the immune system like antigen presenting cells, T and B lymphocytes, and effector cells. It also discusses molecular components of antigen recognition including antibodies, T cell receptors, B cell receptors, and the major histocompatibility complex.
2. I. Adatbányászat (DM – data mining)
A DM az „érdekes vagy értékes információk (minták) keresésének folyamata a nagy
adatbázisokban””
Első pillantásra ez a meghatározás inkább a statisztikák új nevének tűnik
A DM azonban valóban olyan adatkészleteken történik, amelyek sokkal nagyobbak,
mint a statisztikai módszerek esetében
HorvátHorvátHorvát
3. Adatbányászati módszerek
A DM olyan módszereket tartalmaz, amelyek a mesterséges intelligencia, a gépi
tanulás, a statisztika és az adatbázis-rendszerek metszéspontjában találhatók
Néha ezek a módszerek támogatják a dimenzitás csökkentést, a maximálisan
informatív dimenziók halmazának feltérképezésével
Néha határozott matematikai modelleket képviselnek
Gyakran a módszerek kombinációja a problémamegoldásra szolgál
4. Adatbányászati módszerek
Lényegében a mintákat gyakrabban határozzák meg az adatsor teljes modelljéhez képest,
amelyből származik
Számos eszköz van az adatbányászatban, amelyek segítenek megtalálni ezeket a struktúrákat
A legfontosabb eszközök közé tartozik a
klaszterezés - sok véletlenszerű elem adatkészletének kisebb méretű részhalmazokba való osztása,
amelyek között azonossság van - az ilyen klaszterekre nézve az elemzők statisztikai modelleket tudnak
extraktálni az adatmezőkből
Regresszió - a görbe egy ponton belüli illeszkedésének módja bizonyos jósági-fokú kritériumok
alkalmazásával - az előre meghatározott jó illeszkedési paraméterek vizsgálata során - az elemzők
megtalálhatják és leírhatják a mintákat
Szabálykivonás - a változók közötti kapcsolatok alkalmazásának módja valamilyen szabály létrehozásához
Adatmegjelenítés - egyfajta technika, amely segíthet számunkra a trendek és az adatok összetettségének
megértésében
5. Az egészségügyi tudományban leggyakrabban használt
adatbányászati módszerek
Logisztikai regresszió (LR)
Támogatás vektor gép (SVM)
Appriori és egyéb társulási szabálybányászat (AR)
Döntési fa algoritmusok (DT)
Osztályozási algoritmusok: K-eszközök, SOM (önszerveződő térkép), Naive Bayes
Szerves neurális hálózatok (ANN)
6. A technikák kombinációja azonban új bányászati funkciót hozhat létre
technikák Hasznosság
Appriori
& FP növekedés
Összefüggés szabály bányászat a gyakori
elemkészletek (pl. Betegségek) megtalálásához az
orvosi adatbázisokban
ANN
& Genetikai algoritmus
Minta kivonása
A trendek felderítése
Osztályozás
Döntési fa algorithmusok (ID3, C4, C5, CART) Döntés támogatás
Osztályozás
K-közép kombinált használata, SOM & Naive Bayes Pontos osztályozás
SVM, ANN & ID3 kombinációja Osztályozás
7. Logisztikus regresszió(LR)
népszerű módszer az egyének osztályozására, tekintettel egy magyarázó változó
értékére
Vajon a beteg diabéteszben szenved?
A beteg reagál-e a kezelésre?
Becslések szerint valószínű, hogy egy személy egy adott csoportban van
Az LR nem tesz feltételezést a független változók normális, linearitási és
homogenitási viszonyairól
8. 1. ábra: Logisztikai regressziós görbe
A logisztikus regresszió által produkált érték 0,0 és 1,0 közötti valószínűségi érték
Ha a modellezett kategóriában a csoporttagság valószínűsége valamilyen vágási pont felett van (az
alapértelmezett érték 0,50), a téma várhatóan a modellezett csoport tagja lesz
Ha a valószínűség a vágási pont alatt van, akkor a téma várhatóan a másik csoport tagja lesz
-7.5 -5 -2.5 2.5 5 7.5
0.2
0.4
0.6
0.8
1
9. Az LR modell alkalmasságának tesztelése (adatkészlethez illeszkedik)
A modellek tesztelése a valószínűségtől függően p
ROC görbe
C statisztikák
GINI együttható
KS teszt
A modellek tesztelése a cuf-off értékektől függően
Érzékenység (igaz pozitív)
Specifitás (igaz negatív arány)
Pontosság
I. típusú hiba (a cukorbetegség hibás osztályozása)
II. Típusú hiba (egészséges hibás osztályozása)
10. Lineáris vs logisztikai regressziós modell
A lineáris regresszióban - az eredmény (függő változó) folyamatos - lehet, hogy
végtelen számú lehetséges értéke van.
A logisztikus regresszióban - az eredmény (függő változó) csak korlátozott számú
lehetséges értéket tartalmaz - ezt akkor használják, amikor a válasz változó jellegű
A logisztikai modell elkerülhetetlen, ha jobban illeszkedik az adatokhoz, mint a lineáris
modell
Sok esetben - a lineáris modell ugyanolyan jól illeszkedik, vagy csaknem a logisztikai
modellhez
Valójában sok esetben a lineáris és logisztikai modell eredményeket ad, amelyek
gyakorlatilag megkülönböztethetetlenek
11. 2. ábra: Lineáris vs logisztikai regressziós modell
A lineáris modell feltételezi, hogy a p valószínűsége a regresszorok lineáris függvénye
A logisztikai modell feltételezi, hogy a p / (1-p) esélyek naplója a regresszorok lineáris függvénye
12. Tartóvektor-gép módszer
Felügyelt ML módszer
Az osztályozás és a regresszió kihívásaira (főleg osztályozásra)
Az alap algoritmus a következő:
Minden adatelemet n-dimenziós térpontként ábrázolunk (n = jellemzők száma, amelyekben a
variánsok rendelkeznek), és az egyes jellemzők értéke egy adott koordináta értéke.
Ezután elvégezzük a besorolást - a hiper sík megtalálásával, amely nagyon jól megkülönbözteti a
két osztályt
13. Felügyelt ML Nem felügyelt ML
A gyakorlati ML nagy része felügyelt tanulást használ
Ha bemeneti változók (x) és kimeneti változók (Y) vannak, akkor egy algoritmust
használnak a leképezési funkció tanulására a bemenetről a kimenetre: Y = f (X)
A cél az, hogy közelítsük a leképezést olyan jól, hogy ha új bemeneti adataink vannak
(x) - megjósolhatja az adott adat kimeneti változóit (Y)
Felügyelt tanulásnak hívják, mert az oktatási adatállományból tanuló algoritmus
folyamatát a tanulási folyamatot felügyelő tanárnak lehet tekinteni.
Ismerjük a helyes válaszokat, az algoritmus iteratívan előrejelzéseket készít a képzési
adatokról, és a tanár korrigálja
A tanulás megáll, ha az algoritmus elfogadható szintű teljesítményt ér el
A felügyelt tanulási problémák regressziós és osztályozási problémákba sorolhatók
Osztályozás - ha a kimeneti változó egy kategória, például „betegség” és „nem
betegség”
Regresszió - ha a kimeneti változó valódi érték, például „súly”
A felügyelt ML szokásos módszerei:
Lineáris regresszió - regressziós problémák esetén
Véletlen erdő - az osztályozás és a regresszió problémáira
Támogató vektorok - osztályozási problémákhoz
Ha csak bemeneti adatok vannak (X) és nincsenek megfelelő
kimeneti változók
A cél az, hogy modellezzük az adatok struktúráját vagy
eloszlását - annak érdekében, hogy többet tudjunk meg az
adatokról
Ezt felügyelet nélküli tanulásnak nevezik, mert a felügyelt
tanulástól eltérően nincs ismert válasz, és nincs tanár
Az algoritmusok saját terveik szerint maradnak, hogy
felfedezzék és bemutassák az érdekes struktúrát az
adatokban
A felügyelet nélküli tanulási problémák csoportosítási és
társulási problémákba sorolhatók
Klaszterezés - amikor a probléma az, hogy felfedezzük az
adatok sajátos csoportjait, például a vásárlási magatartás
szerinti csoportosítást
Összefüggés - amikor a probléma az adatok nagy részeit
leíró szabályok feltárása
A felügyelet nélküli ML szokásos módszerei:
k-eszközök - klaszterezési problémák esetén
Apriori algoritmus - az összeföggési szabályok tanulási
problémáira
14. Appriori algoritmus (AA) / egyéb társulási szabálybányászat (ARM)
ARM - olyan technika, amely megmutatja, hogy az elemek hogyan kapcsolódnak egymáshoz
AA-bányászati társulási szabályok a gyakori elemek között nagy adatbázisokban (3. ábra)
15. Döntési fa (DT) algoritmusok
Felügyelt tanulási algoritmusokban
Az osztályozási és regressziós problémákra
A DT algoritmus megpróbálja megoldani a problémát a fa megjelenítésével (4. ábra).
Áramlat-diagramszerű szerkezet (ábra.)
Minden belső csomópont egy attribútum tesztelését jelenti
Minden egyes ág képviseli a teszt eredményét
Minden levél (terminál csomópont) rendelkezik egy osztálycímkével
A fa legfelső csomópontja a gyökércsomópont
Számos specifikus döntési fa algoritmus létezik
16. 4. ábra: A DT algoritmus szimulálja a fa átengedő logikáját
18. Mesterséges neurális hálózatok (ANN)
A mesterséges intelligencia az emberi agy által inspirált és strukturált módszere
Ez egy ML & DM módszer - egy olyan módszer, amely a példákból tanul
Retrospektív adatokat használ
Használható előrejelzésre, osztályozásra és mintázatfelismerésre (például társítási problémák)
Előrejelzés - egy számértéket előrejeleznek, mint a kimenet (pl. Vérnyomás, életkor stb.) És az
MSE vagy az RMSE hiba, mint a modell teljesítményének értékelése.
A besorolás - eseteket a kimenet két vagy több kategóriájába sorolják (pl. Betegség jelenléte /
hiánya, kezelési eredmény stb.), És a besorolási arányt a modell teljesítményének értékelésére
használják.
Az ANN-k sikeresnek bizonyultak a valós helyzetek modellezésében, így felhasználhatók mind
kutatási célokra, mind gyakorlati alkalmazásra, mint döntési támogatásra vagy szimulációs
eszközre.
19. Biológiai vs. mesterséges neurális hálózat (6.
ábra)
Biológiai neurális hálózat - kölcsönösen kapcsolódó biológiai neuronokból áll
Egy biológiai neuron - egy olyan sejt, amely a dendriteken keresztül más
neuronokból információt kap, feldolgozza és impulzusokat küld az axonon
keresztül és szinapszisokat a hálózat más neuronjaihoz
A tanulás - a szinaptikus kapcsolatok súlyának változása révén történik - a
neuronok milliói képesek párhuzamosan feldolgozni az információt
Mesterséges neurális hálózat
Egy mesterséges neuron - egy feldolgozó egység (változó), amely más változók
súlyozott bemenetét kapja, átalakítja a bemenetet egy képlet szerint, és elküldi a
kimenetet más változóknak
A tanulás - a változók súlyértékeinek változásán keresztül történik (a wji súlyok
olyan értékek, amelyekkel a bemenetek szorozódnak)
21. 7. ábra - Az ANN modell általánosítási képességét tesztelni kell
Nem támaszkodik az egyetlen mintán kapott eredményekre - sok a tanulási iteráció
a képzési készleten a középső (rejtett) rétegben - a bemeneti és kimeneti rétegek
között marad
22. Az ANN algoritmusok megkülönböztetésének kritériumai
A rétegek tömege
A tanulás típusa
Felügyelt - a valós kimeneti értékek a múltból ismertek és az adatállományban találhatók
A felügyelet nélküli - valós kimeneti értékek nem ismertek, és nem szerepelnek az adatkészletben, ezeket a
hálózatokat csoportok adatainak klaszterezésére használják jellemzők alapján
A neuronok közötti kapcsolatok típusa
A bemeneti és kimeneti adatok közötti kapcsolat
Bemeneti és átviteli funkciók
Idő jellemzői
Tanulási idő
stb.
23. II. Modern számítógépes módszerek
Grafikon alapú DM
Vizualizáció és Vizuális analitika
Topológiai DM
Hasonló technikák, amelyeket nagyon összetett és heterogén adatok
megszervezésére lehet használni
Az adatok nagyon erősek lehetnek, ha valóban megértjük, mit is mondanak
Nem könnyű megkeresni a számokat és statisztikákat - a logikailag, könnyen
érthető módon kell megadnunk az adatokat - ez az a helyzet, amikor ezeket a
technikákat beírhatjuk
24. Grafikon alapú DM
A grafikon alapú adatbányászati technikák, mint például az osztályozás és a klaszterezés
alkalmazásához szükséges a közeli mérések meghatározása a grafikonon megjelenített
adatok között (8. és 9. ábra).
Számos grafikonon belüli közelségi mérés létezik
Hiperhivatkozással indított téma keresése (HITS)
A Neumann kernel (NK)
Megosztott legközelebbi szomszéd (SNN)
25. 8. ábra - A közelségmérések meghatározása lehetővé teszi a szerkezet
láthatóvá tételét
Scatter plot-ok, amelyek a hasonlóságot -1-től 1-ig muta
26. 9. ábra - Citációs gráf NK-közelségi mérésekkel
- n1… n8 csúcs (cikk)
- az élek idézetet jeleznek
A C idézet mátrix képződhet - ha két csúcs között van él, akkor a
mátrixcella = 1 másik = 0
27. 10. ábra - Hogyan lehet matematikailag általánosítani a dalmata kutya
mintáját?
28. Adat megjelenítés
Az emberi agy jobban feldolgozza a vizuális információkat, mint a szöveget - így a grafikonok,
grafikonok és tervezési elemek használatával - az adatmegjelenítés segíthet számunkra, hogy
sokkal könnyebben elmagyarázzuk a trendeket és statisztikákat (10. ábra),
10. ábra - A népesség életkor szerinti szerkezete - a közegészségügy
területén használt adatmegjelenítési eljárás segítségével
HorvátHorvátHorvát
29. Adat megjelenítés
A bányászott adatok mintái annyira nagyok, hogy a szórt pontok és a hisztogramok
gyakran nem felelnek meg reális értékkel bíró információknak (11. ábra).
Éppen ezért az adatbányászattal foglalkozó elemzők folyamatosan keresnek jobb
módokat az adatok grafikus ábrázolására
Függetlenül attól, hogy milyen eszközökkel rendelkeznek az elemzők a kezükben - a
bányászott minták és modellek csak olyan jó minőségűek lesznek, mint azok az
adatok, amelyekből származik
30. 11. ábra - A grafikon egyszerűbbé és könnyebbé tétele a megértés érdekében
31. Az adatmegjelenítés és a vizuális elemzések alkalmazásának
területei
Nagy, komplex, többváltozós biológiai hálózatok megjelenítése
Vizuális szövegelemzés és a releváns kapcsolódó munkák osztályozása a biológiai
entitásokhoz a közzététt adatbázisokban (pl. PubMed)
Vizualizáció heterogén adatok feltárására és több adatforrásból származó adatok
A vizuális elemzés a bizonytalanság megértésének támogatása és az adatok
minőségével kapcsolatos kérdések
HorvátHorvátHorvát
32. 12. ábra - Komplex adat vizuális analitikai számítógépes eszköz (személyes
archívum)
33. 13. ábra - A humán Protein-Protein-Interakció szerkezet első
megjelenítése
34. Topológiai DM
A topológiai technikák alkalmazása a DM és a KDD számára népszerű és ígéretes
jövőbeli kutatási terület.
A topológia gyökerei az elméleti matematikában vannak, de az elmúlt évtizedben a
számítási topológia iránti érdeklődés gyorsan növekszik a számítógép-tudósok körében.
Az absztrakt formák és terek tanulmányozása, és ezek közötti leképezések tudománya.
A geometria és a halmazelmélet tanulmányozásából származik.
Topológiai módszerek alkalmazhatók a pontfelhők által képviselt adatokra, azaz az n-
dimenziós euklideszi tér véges részhalmazaira.
A bemenetet egy ismeretlen hely mintájával mutatjuk be, amelyet rekonstruálni és
megérteni kívánunk.
Az adat belső struktúrájának megértése szempontjából elsődleges fontosságú, hogy
megkülönböztessük az n-es környezeti (beágyazó) dimenziót és az adatok belső
dimenzióját.
35. Topológiai DM
A geometriai és topológiai módszerek olyan eszközök, amelyek lehetővé teszik számunkra a
rendkívül összetett adatok elemzését
A modern adat-tudomány topológiai módszereket alkalmaz az adatkészletek szerkezeti
jellemzőinek megtalálására a további felügyelt vagy felügyelet nélküli elemzés előtt
A geometriai és topológiai technikák beépítésére kifejlesztett matematikai formalizmus
foglalkozik a pontfelhőadat-készletekkel, azaz a véges pontkészletekkel.
A pontfelhők egy geometriai tárgyból vett véges minták
Ezután a geometria és a topológia különböző ágaiból származó eszközöket használnak a
pontfelhőadat-készletek tanulmányozására
A topológia formális nyelvet biztosít a kvalitatív matematika számára, míg a geometria főként
mennyiségi.
A topológia tanulmányozza a közelség vagy a közelség összefüggéseit, mivel a geometria a
távolságfüggvények vizsgálatának tekinthető
Ezek a módszerek az összes adatelem összefoglalását vagy tömörített ábrázolását teszik
lehetővé, hogy segítsenek gyorsan felfedni az adatmintákat és kapcsolatokat.
Az attribútumok teljes tartományainak összefoglalóinak összeállításának ötlete magában foglalja
a különböző jellemzőkből származó adatokból kialakított topológiai és geometriai objektumok
közötti kapcsolat megértését.
36. Topológiai DM
14. ábra.
A számítási struktúra
kialakítása (lentebb) attól az
alaktól, amelyiket fel kívánja
rekonstruálni és megérteni
(feljebb)