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臺北醫學大學 轉譯醫學博士學位學程 李友專、蕭宏昇、吳駿翃所指導 祁力行的 以全基因轉錄組和蛋白質體分析來鑑定驗證頭頸部鱗狀上皮細胞癌的生物標記 （2021），提出2021 nba free agents關鍵因素是什麼，來自於基因轉錄組、蛋白質體、頭頸部鱗狀上皮細胞癌、生物標記、科斯-基因模式、全人照護、正念止觀、存活分析、頸部淋巴節、深度學習、質譜儀、口腔顎面外科、法醫學、應用程式介面、醫學資訊學、口腔癌、檳榔、考古病理學。
而第二篇論文輔仁大學 商學研究所博士班 李天行、呂奇傑所指導 陳威任的 基於機器學習技術建構整合式運動賽事結果預測模式-以美國職業籃球為例 （2020），提出因為有 機器學習、多階段模型、籃球、運動賽事結果預測、特徵選擇、特徵工程、適應性權重的重點而找出了 2021 nba free agents的解答。
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以全基因轉錄組和蛋白質體分析來鑑定驗證頭頸部鱗狀上皮細胞癌的生物標記
為了解決2021 nba free agents 的問題，作者祁力行 這樣論述：
頭頸部鱗狀上皮細胞癌(以下稱為 HNSCC) 在全球都是重要的健康問題之一。手術、放射、以及化學治療目前是HNSCC 患者的標準治療。病患的存活必須仰賴: 1)足夠(大)的手術切緣、病理報告指引的放射治療，2)系統性治療(標靶、免疫療法)的「生物標記」，以及3)全人癌症照護(顧及靈性須求、身體照護、心理支持，與社會支援)。HNSCC癌症存活分析在傳統上，是利用組織中基因表現量的差異(DEGs)，以臨床資訊搭配蛋白質體的數據，來找尋生物標記。而採用HNSCC全基因表現量、結合存活分析的方法，則首見於2021年發表的「pvalueTex」。本文介紹質譜法分析HNSCC，以及pvalueTex的處
理流程，包括數據檢索、前製處理、特徵選擇、「無段式」閾值分析、Kaplan--Meier存活分析，和Cox比例風險模型。我們依此發現，HNSCC的獨立預後因子為: 生物標記（TMSB4X、CAMK2N1、CALML5 和FCGBP）、腫瘤大小，以及手術切緣狀態。由總存活期 (OS) 、無復發存活期(RFS)較差的的患者檢體中，可以發現大量表現的TMSB4X蛋白。實驗中發現，若抑制HNSCC細胞株中的TMSB4X，其細胞增殖速率會減少，且降低小鼠的頸部淋巴結轉移，證明TMSB4X與HNSCC的頸部轉移有高度相關。至於CAMK2N1、CALML5和FCGBP基因的表現量，則與患者的總存活期(OS)
密切相關。我們必須推廣全人癌症照護的觀念，強調靈性、精神、情感、身體和社會關係層面，對癌症患者存活的重要影響。全人癌症照護結合有效的生物標記，終將成為真正量身定製的個人化治療。
基於機器學習技術建構整合式運動賽事結果預測模式-以美國職業籃球為例
為了解決2021 nba free agents 的問題，作者陳威任 這樣論述：
運動賽事預測模型在近年運動市場蓬勃發展之下，已漸漸成為一個重要的議題。建立一個好的運動賽事預測模型，在運動博弈、球隊管理營運、媒體轉播管理上，均具有非常大的助益。現存相關研究較少使用機器學習方法進行運動賽事預測模型之建構。本研究提出一個以機器學習方法為基礎之運動賽事預測模型，使用美國職業籃球聯盟（National Basketball Association，NBA）2018-2019賽季所有賽事之攻守數據做為資料庫，預測每場賽事最終球隊總得分。本研究使用相關研究較常採納之十五項攻守數據，自最具公信力之籃球數據網站Basketball-Reference.com擷取NBA 2018-2019
賽季所有賽事之球隊攻守數據。攻守數據經過標準化後，將資料進行特徵工程（Feature Engineering），相關研究均以單一賽事延遲（Game-Lag）作為特徵建構方式，本研究採納六場賽事延遲，提高研究之完整性。本研究建構之預測模型包括二種預測程序（Process）。第一個程序由二階段預測模型組成：第一階段模型由四種機器學習方法及一種無母數回歸方法建構，經過特徵建構後之十三個預測變量進入第一階段模型進行建模及預測，並且在第一階段模型分析時，選擇預測效果較佳的賽事延遲數量。第二階段模型由特徵選擇（Feature Selection）開始，本研究採用三種內嵌式（Embedded）特徵選擇方法，
從十三個預測變量中，經由排序法（Ranking），選出六個重要預測變量，進行第二階段模型建模及預測。最後將五種方法、二階段模型共計十種不同預測結果進行比較。透過實證資料，本程序探討不同賽事延遲對預測模型之影響，得到預測效果較佳之賽事延遲資訊，並且發現二階段模型能夠取得較佳之預測結果。第二個程序著重於特徵工程中，對於特徵之組成，本研究採用適應性權重（Adaptive Weighting），將距離目標賽事較近之參考數據賦予較高之權重，並且與不同之賽事延遲進行配對，完成不同之特徵組合（Feature set），作為五種機器學習方法組成之預測模型之輸入變項，經由本程序之實證結果，得到預測效果較佳之適應
性權重及賽事延遲之組合。本研究藉由二種程序所得到之實證結果，證實適當的選擇賽事延遲及適應性權重，對於建構機器學習為基礎之籃球賽事比數預測模型具有提升的效果。