XGBoost（eXtreme Gradient Boosting） 是一种基于梯度提升决策树（Gradient Boosting Decision Tree, GBDT）的高性能机器学习算法，由陈天奇于2016年提出。它通过迭代地训练多个弱学习器（通常是决策树），并逐步修正前一轮模型的误差，最终组合成一个强预测模型。
在生物信息学中的应用
****1. 疾病风险预测：****从全基因组关联研究（GWAS）或外显子组数据中识别疾病相关基因或突变（如癌症驱动突变预测）；
****2. 非同义突变功能预测：****评估基因突变对蛋白质功能的影响（如工具 DANN 使用 XGBoost 改进预测准确性）；
****3. 癌症亚型分类：****基于 RNA-seq 或微阵列数据区分肿瘤亚型（如 TCGA 中的乳腺癌分型）；
****4. 生物标志物筛选：****通过特征重要性分析识别关键基因或通路（如 COVID-19 重症相关基因）；
****5. 蛋白质-蛋白质相互作用：****结合序列和结构特征预测互作关系；
****6. 蛋白质功能注释：****预测酶的 EC 编号或蛋白质亚细胞定位；
****7. 药物活性预测：****基于分子描述符（如指纹、理化性质）预测化合物活性（如抗 HIV 药物筛选）；
****8. ADMET 性质评估：****预测药物的吸收、分布、代谢、排泄和毒性（如肝毒性预测模型）；
****9. 细胞类型注释：****基于scRNA-seq 数据自动分类细胞（如与随机森林结合的工具 scANVI）；
****10. 空间基因表达模式分析：****预测组织微环境中的基因表达空间分布；
****11. 病原体检测：****从宏基因组数据中识别致病微生物（如呼吸道感染病原体分类）；
****12. 微生物-宿主互作：****预测肠道菌群与宿主疾病的关联。。
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使用说明
分析参数
特征重要性排序图
roc图
绘图参数
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任务列表
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