在我们这之前介绍的<如何利用病案数据发表文章>的帖子当中可以看到，只要有了一个好的点子，如果手头有了一定的临床数据的话，可以使用这些数据配上和机器学习的一些算法来进行模型构建，进而来尝试的寻找一下用来进行疾病预测的靶标。
关于这类的文章，其实主要就是要求两个方面的东西，有一定的数据+会相关的算法。对于我们临床医学生而言，就算没有一些流调的数据，医院里面的病案数据还是会很多的。可能难点就在于如果要使用不同的算法来进行模型构建了。而在算法方面，好多可能还需要用到一些编程语言的进行分析。这个就更需要一些门槛了。所以今天就介绍一个在线的机器学习社区工具。Galaxy Machine Learning Community(https://galaxyproject.org/community/machine-learning/)
关于Galaxy额外的多说几句。这个是一个开放的，用来做一些生物学相关分析的平台。这个里面集合个多种分析或者预测的流程。比如我们要做一些RNA-seq/chip-seq/single RNA-seq的数据分析。在这个里面都可以找到相关流程的。而且简单上手，不需要进行一些代码的编程。
关于机器学习这个社区，里面包括了机器学习的多个相关算法。同时对不同的算法提供了不同的在线的工具进行网络操作。
其中主要包括了: 分类；回归；聚类；模型构建；模型评估等等。多个方面
在这个里面，基本上包括了机器学习方法的从数据预处理还是模型构建的各种工具。
例如对于机器学习而言，第一步还是数据的预处理，以及对于数据训练集和验证集的区分。这里就提供了进行数据区分的工具。
点进去之后，里面提供了具体的操作说明。同时对于数据拆分而言，也把基本的主流算法包括在里面。我们只需要上传数据，选择相关算法，点击运行即可。
同时在每个功能的下面。还包括了一个对于这个操作的基本介绍。
以上就是这个工具的基本介绍了。里面包括了常规的一些机器学习的工具。对于这种工具的话，其实最好还是先学习一下模型构建的基本知识。在了解完之后，如果需要做了。可以使用这个工具。
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