iMed استعمال ڪندڙ دستياب
تعارف
1.1. مقصد
هن جو مقصد web ايپليڪيشن خام معلومات کي کڻڻ ۽ ان کي اهڙي طريقي سان ترتيب ڏيڻ جي اجازت ڏيڻ آهي جيڪو فيصلو ڪرڻ ۾ مفيد نتيجا ڏئي ٿو. اهو ٿي سگهي ٿو هڪ ماڊل کي تربيت ڏيڻ لاءِ خام ڊيٽا سان يا ماڊل ۽ تجزيو استعمال ڪندي نتيجن جي اڳڪٿي ڪرڻ.
1.2. نيويگيشنل مينيو
صفحي جي چوٽي تي نيويگيشنل مينيو سڀني لنڪس رکي ٿو جتي توھان کي وڃڻ جي ضرورت آھي. جيڪڏھن توھان ڪڏھن گم ٿي وڃو، توھان ھميشه ھڪڙي واقف صفحي ڏانھن وڃڻ لاءِ پوئتي تير تي ڪلڪ ڪري سگھوٿا، واپس گھر وڃو، يا اھو صفحو ڳوليو جنھن کي توھان نيويگيشنل مينيو ۾ ڳولي رھيا آھيو.
1.3. کاتو
جيڪڏهن توهان وٽ اڳ ۾ ئي اڪائونٽ نه آهي، توهان کي اپليڪيشن استعمال ڪرڻ لاء رجسٽر ٿيڻ گهرجي. ائين ڪرڻ لاءِ، ڪلڪ ڪريو اڪائونٽ بٽڻ مٿي ساڄي پاسي ۽ ڪلڪ ڪريو رجسٽر. پوءِ اڳتي وڌڻ لاءِ پنھنجو يوزر نالو، پاسورڊ ۽ اي ميل داخل ڪريو.
جيڪڏهن توهان وٽ پهريان ئي هڪ اڪائونٽ آهي، سائن ان ڪريو پنهنجي يوزرنيم ۽ پاسورڊ سان.
هوم صفحو
صفحي جي کاٻي پاسي واري شيون تي ڪلڪ ڪرڻ سان، ھر ھڪڙي جو تفصيل صفحي جي وچ ۾ ظاھر ٿيندو توھان کي سمجھڻ ۾ مدد لاءِ ته ھر ھڪ ڇا ٿو ڪري.
iMedBot
iMedBot ايپليڪيشن هڪ انٽرفيس پيش ڪري ٿو جيڪو ايجنٽن سان آسان استعمال ڪندڙ رابطي کي فروغ ڏئي ٿو، ذاتي پيشنگوئي ۽ ماڊل ٽريننگ کي فعال ڪري ٿو. اهو هڪ آن لائين اوزار ۾ گہرے سکيا جي تحقيق جي نتيجن کي تبديل ڪرڻ جي پهرين قدم طور ڪم ڪري ٿو، جيڪو هن ڊومين ۾ اضافي تحقيق جي تعاقب کي چمڪائڻ جي صلاحيت رکي ٿو. ان جو لاڳاپيل استعمال ڪندڙ دستياب هتي ڳولي سگھجي ٿو.
ڊيٽا جو تجزيو
4.1. سبسٽس ٻيهر حاصل ڪريو
هي سيڪشن استعمال ڪندڙ کي اجازت ڏئي ٿو انهن جي ڊيٽا سيٽ ۾ ترميم ڪريو. توھان چونڊي سگھوٿا يا ته نئون ڊيٽا سيٽ اپلوڊ ڪرڻ يا ڊاپ-ڊائون مينيو مان ھڪڙو موجوده استعمال ڪريو.
هڪ دفعو ڊيٽا سيٽ اپ لوڊ ڪيو ويو آهي، توهان چونڊ ڪري سگهو ٿا جيڪو توهان وٺڻ چاهيو ٿا اهو عمل کاٻي پاسي واري مينيو تي اختيارن مان هڪ تي ڪلڪ ڪندي.
4.1.1. فلٽر جي بنياد تي سبسٽس ٻيهر حاصل ڪريو
هي سيڪشن ڏنل فلٽرن جي بنياد تي اصل ڊيٽا سيٽ جو ننڍڙو ذيلي سيٽ حاصل ڪرڻ جي اجازت ڏئي ٿو. منتخب ڪريو قدر جيڪي توھان چاھيو ٿا سب سيٽ ۾ ۽ پوءِ ڪالم چونڊيو جيڪي توھان چاھيو ٿا آخري ڊيٽا سيٽ ۾ ڏيکاريو.
4.1.2. واپسي ترتيب ڏنل نتيجا
هي ڊيٽا سيٽ کي ترتيب ڏنل فارم ۾ واپس ڏئي ٿو. ھدف واري ڪالمن کي چونڊيو، ترتيب ڏيڻ جي ترتيب، قطارن جو تعداد موٽڻ لاء، ۽ ڪھڙي ڪالمن کي آخري آئوٽ ۾ ڏيکارڻ لاء.
4.1.3. ڊيٽا سيٽ کي وڌايو
هي صارف کي اجازت ڏئي ٿو ته ڊڪشنري جي طور تي ذخيرو ٿيل هڪ واحد ڪالمن کي اصل ٽيبل ۾ وڌايو وڃي ته صارف وري هٿرادو ڪري سگهي ٿو. اهو هڪ nested dataset وٺندو آهي ۽ منتقل ڪري ٿو جيڪو صارف طرفان گھربل آهي مٿين پرت ۾. پهريون، هڪ ڊيٽا سيٽ اپ لوڊ ڪريو جنهن ۾ هڪ ڪالمن شامل آهي هڪ نيسٽ ٿيل ڊيٽا سيٽ سان. جيڪڏهن هڪ ڪالم جنهن کي وڌائڻ جي ضرورت آهي خود بخود معلوم ٿئي ٿي، چونڊيو ته ڪهڙو ڪالم وڌائڻو آهي ۽ ڪهڙن ڪالمن کي نيسٽ ٿيل معلومات مان ڪڍڻو آهي. جمع ڪريو تي ڪلڪ ڪريو ۽ توھان ڪري سگھو ٿا view توھان جي معلومات ھڪڙي ٽيبل جي ڪالمن جي بدران nested ڊيٽا جي بدران.
4.2. ملائڻ Files
ctrl تي ڪلڪ ڪندي گھڻن ڊيٽا سيٽن کي چونڊڻ ۽ اپلوڊ ڪرڻ سان (ميڪ لاءِ ڪمانڊ)، اھو انھن کي ھڪڙي وڏي ڊيٽا سيٽ ۾ ضم ڪري ڇڏيندو ان کان سواءِ ڪنھن ٻئي شيءِ لاءِ استعمال ڪيو وڃي.
بس سڀ ڊيٽا سيٽ چونڊيو ۽ گهربل معلومات ڀريو. هي نئون ڊيٽا سيٽ iMed ايپليڪيشن ۾ محفوظ ڪندو ۽ پوءِ ڊائون لوڊ لاءِ دستياب هوندو.
4.3. پلاٽ جا ڪم
هي سيڪشن صارف کي انهن جي ڊيٽا سيٽ کي پلاٽ ڪرڻ جي اجازت ڏئي ٿو. کاٻي پاسي واري مينيو تي اختيارن مان ھڪڙو چونڊيو ۽ پوء پنھنجي پلاٽ حاصل ڪرڻ لاء گھربل فيلڊ ڀريو. هيٺ ڏنل قسم جا پلاٽ آهن جيڪي توهان پنهنجي ڊيٽا مان ٺاهي سگهو ٿا:
4.4. شمارياتي تجزيو
هي سيڪشن اسان کي اسان جي ڊيٽا سيٽ تي شمارياتي ٽيسٽ هلائڻ جي اجازت ڏئي ٿو. کاٻي پاسي واري مينيو مان هلائڻ لاءِ ٽيسٽ چونڊيو ۽ ٽيسٽ کي هلائڻ لاءِ فيلڊ ڀريو. هيٺ ڏنل قسم جا امتحان آهن جيڪي دستياب آهن:
ODPAC
5.1. سکيو
هن صفحي تي موجود وسيلن جي هر قسم جو مختصر بيان هن صفحي تي شامل آهي. هر سيڪشن جي چوٽي تي بٽڻ کي دٻايو ٻئي صفحي سان ڳنڍجي ويندو جيڪو صارف کي استعمال ڪرڻ جي اجازت ڏئي ٿو يا موضوع بابت وڌيڪ سکڻ.
5.1.1. Epistasis
هي صفحو اسان کي MBS استعمال ڪرڻ جي اجازت ڏئي ٿو، ڊيٽا مان سکڻ لاءِ هڪ سرچ الگورٿم. خاص طور تي، اهو اسان کي ايپسٽاسس جو مطالعو ڪرڻ جي اجازت ڏئي ٿو، ٻن يا وڌيڪ جين جي وچ ۾ رابطي جو فينوٽائپ کي متاثر ڪري ٿو. هي پرو لاء مفيد آهيfile جينياتي طور تي بيماريون. جينوم وائڊ ايسوسيئيشن اسٽڊيز (GWAS) ۾ مليل اعليٰ جہتي ڊيٽا کي سنڀالڻ لاءِ روايتي طريقا مناسب نه آهن. ملٽيپل بيم سرچ (ايم بي ايس) الورورٿم جي اجازت ڏئي ٿو ڳولهيندڙ جين کي وڌيڪ تيز رفتار تي. ڊيٽا کي اپلوڊ ڪريو جيڪو توھان استعمال ڪرڻ چاھيو ٿا ۽ پوءِ گھربل فيلڊ داخل ڪريو. وڌيڪ تفصيلي ڄاڻ لاء، مڪمل پيپر ڳوليو هتي.
5.1.2. خطري جا عنصر
هي صفحو اسان کي IGain پيڪيج استعمال ڪرڻ جي اجازت ڏئي ٿو ڊيٽا جي وچ ۾ رابطي کي سکڻ لاء. اهو خاص طور تي هڪ هوريسٽڪ ڳولا استعمال ڪندي اعلي جہتي ڊيٽا مان لهه وچڙ سکي ٿو. هي طريقو Exhaustive_IGain طريقي تي ٺاهي ٿو جيڪو اڳي ئي ترقي ڪئي وئي آهي ته جيئن گهٽ-dimensional ڊيٽا مان رابطي کي سکڻ لاء. ڊيٽا اپلوڊ ڪريو ۽ پوءِ گهربل فيلڊ داخل ڪريو. IS جي حدن ۽ iGain بابت وڌيڪ معلومات هتي ملي سگهي ٿي.
5.1.3. اڳڪٿي جا ماڊل
هي سيڪشن اڳ ۾ ئي تيار ڪيل اڳڪٿي واري ماڊل جي استعمال جي اجازت ڏئي ٿو مشين لرننگ ماڊل جي مٿي تي ان جي استعمال کي تيز ڪرڻ لاءِ. هي انهن جي استعمال جي اجازت ڏئي ٿو بغير ڪوڊنگ جي استعمال ۽ اڳوڻو تجربو ماڊل جي اڳڪٿي ڪرڻ لاءِ انهن جي پنهنجي ڊيٽا سيٽ استعمال ڪندي. اتي ڪيترائي پيشنگوئي ماڊل موجود آھن استعمال ڪندڙ لاءِ جن ۾ لاجسٽڪ، ريگريشن، سپورٽ ویکٹر مشينون (SVMs)، فيصلي جا وڻ، ۽ ٻيا گھڻا. اڳڪٿي جي طريقن جي مڪمل فهرست صفحي جي ساڄي پاسي ملي ٿي هتي.
5.2. اڳڪٿي
هي سيڪشن اڳي اپلوڊ ڪيل شيئر ماڊل مان اڳڪٿيون ڪرڻ جي اجازت ڏئي ٿو. پهرين شيئر ٿيل ماڊل اپ لوڊ ڪريو جيڪڏهن ائين نه ڪيو ويو آهي. پوءِ ماڊل جي نالي تي ڪلڪ ڪري اڳڪٿي لاءِ استعمال ڪرڻ لاءِ ماڊل چونڊيو. پوءِ ڊيٽا کي اپلوڊ ڪريو اڳڪٿي واري ماڊل لاءِ استعمال ڪرڻ لاءِ. اهو ڪري سگهجي ٿو يا ته دستي طور تي فارم استعمال ڪندي صفحي جي تري ۾ يا ڊائون لوڊ لاءِ موجود ٽيمپليٽ استعمال ڪندي. جيڪڏهن ٽيمپليٽ استعمال ڪري رهيا آهيو، ڊيٽا سيٽ اپ لوڊ ڪريو file ۽ ماڊل جي اڳڪٿي حاصل ڪرڻ لاءِ جمع ڪريو تي ڪلڪ ڪريو.
5.3. فيصلي جي حمايت
فيصلي جي حمايت درجه بندي مهيا ڪري ٿي ۽ سسٽم کي فراهم ڪيل معلومات مان علاج جي چونڊ جي رهنمائي ڪري سگهي ٿي. اهو ڊيٽا مان تربيت ڏني وئي آهي ته مريض جي خاصيتن جي بنياد تي بهتر علاج جي طريقيڪار جي سفارش ڪن. Clinical Decision Support Systems (CDSS) جي حوالي سان وڌيڪ معلومات هتي ملي سگهي ٿي.
سسٽم جي سفارش هڪ مريض جي خاصيتن کي وٺي ٿو ۽ علاج جي طريقيڪار جي سفارش ڪري ٿو ۽ 5 سالن جي ميٽاساسس جي مستقبل جي امڪانن جي اڳڪٿي ڪري ٿو. استعمال ڪندڙ جي مداخلت ٻنهي مريضن جي خاصيتن ۽ علاج جي طريقيڪار کي وٺي ٿي 5 سالن جي ميٽاساسس جي مستقبل جي امڪان کي پيش ڪرڻ لاء موجوده علاج جي بدران بهتر علاج جي بنياد تي.
ايم بي آئي ايل
مارڪوف بلينڪٽ ۽ انٽرايڪٽو ريسڪ فيڪٽر لرنر (MBIL) هڪ الگورٿم آهي جيڪو سکي ٿو سنگل ۽ انٽرايڪٽو ريسڪ فيڪٽرز جيڪي مريض جي نتيجي تي سڌو اثر رکن ٿا. ھتي موجود MBIL پيڪيج لاءِ پٿون پيڪيج انڊيڪس (PyPI) ڏانھن ريڊائريڪٽ ٿيڻ لاءِ ”MBIL ڏانھن وڃو“ تي ڪلڪ ڪريو. MBIL بابت وڌيڪ معلومات BMC Bioinformatics تي ملي سگهي ٿي.
ڊيٽا سيٽ
هي سيڪشن صارف کي اجازت ڏئي ٿو ته ڏسڻ ۽ اپلوڊ ڪرڻ جي نئين ڊيٽا سيٽ کي web درخواست.
7.1. ڏسو سڀ ڊيٽا سيٽ دستياب
سڀني موجود ڊيٽا سيٽن کي ڏسڻ لاءِ، صرف "دستياب ڊيٽا سيٽ ڏيکاريو" تي ڪلڪ ڪريو.
7.2. ڊيٽا سيٽ اپ لوڊ ڪريو
ڊيٽا سيٽ اپلوڊ ڪرڻ لاءِ، ”پنهنجي ڊيٽا سيٽ کي شيئر ڪريو“ تي ڪلڪ ڪريو ۽ پوءِ گهربل معلومات ڀريو جيئن بيان ڪيل webصفحو. پهرين، ڊيٽا سيٽ اپ لوڊ ڪريو ۽ گهربل فيلڊ ڀريو.
پوءِ ھيٺ ڏنل فيلڊ ڀريو يا ٽيڪسٽ اپ لوڊ ڪريو file مڪمل معلومات سان گڏampمعلومات کي ڪيئن منظم ڪيو وڃي ته جيئن ايپليڪيشن سمجهي سگهي ان کي هيٺ ڏنو ويو آهي.
ماڊلز
هي سيڪشن صارف کي اجازت ڏئي ٿو ته انهن وٽ موجود ماڊل ڏسڻ ۽ هڪ ماڊل شيئر ڪري.
8.1. ڏسو سڀ ماڊلز موجود آهن
سڀني ماڊلز کي دستياب ڏسڻ لاء، "دستياب ماڊل ڏيکاريو" تي ڪلڪ ڪريو.
8.2. هڪ ماڊل حصيداري ڪريو
ماڊل شيئر ڪرڻ لاءِ، "Share Your Models" تي ڪلڪ ڪريو ۽ پوءِ ماڊل اپلوڊ ڪريو file ٽينسر جي وهڪري يا PyTorch ذريعي تربيت ڏني وئي.
8.2.1. لاڳاپيل ڊيٽا سيٽ
توهان کي پوءِ لاڳاپيل ڊيٽا سيٽ اپ لوڊ ڪرڻ گهرجي جنهن ۾ هيڊر شامل آهن. ڊيٽا سيٽ لاءِ ڪلاس/ليبل آخري ڪالمن ۾ ھجڻ گھرجي.
8.2.2. اڳڪٿي ڪندڙ ۽ ڪلاس جي ڄاڻ
جيڪڏهن ڊيٽا سيٽ ۾ سڀئي خاصيتون شامل آهن، خصوصيت فارم کي ڊيٽا سيٽ اپ لوڊ ڪرڻ کان پوء ڇڏي سگهجي ٿو. بهرحال، جيڪڏهن اهي سڀئي شامل نه آهن، اها معلومات وضاحت ۾ مهيا ڪئي وڃي file يا فيچر فارم جي اندر. ڊراپ ڊائون مان اختيار چونڊيو اهو ظاهر ڪري ٿو ته توهان اڳڪٿي ڪندڙ ۽ ڪلاس جي معلومات ڪيئن مهيا ڪرڻ چاهيو ٿا.
جيڪڏهن وضاحت اختيار استعمال ڪري رهيا آهيو، توهان يا ته فيلڊ ڀريو يا ٽيڪسٽ اپ لوڊ ڪري سگهو ٿا file مڪمل معلومات سان گڏampهيٺ ڏنل معلومات کي منظم ڪرڻ جو طريقو.
دستاويز / وسيلا
 |
ايپس iMed Web درخواست [pdf] استعمال ڪندڙ دستياب iMed، iMed Web درخواست، Web درخواست |