首页 » 标签 :“机器学习”(共找到约21条相关新闻)
  • elife:机器学习揭示蛋白质的功能

    2019年3月13日 讯 /生物谷BIOON/ --今天在开放获取期刊eLife中描述了一种能够读取和分析蛋白质序列的新型机器学习模式。该研究表明,当训练读取序列数据时,称为限制玻尔兹曼机器(RBM)的人工神经网络可以提供有关蛋白质结构,功能和进化特征的大量信息。它被认为是第一种可以仅从序列数据中提取这种细节水平的方法。(图片来源:www.pixabay.com)蛋白质由称为氨基酸的分子序列形成,

  • 菌自何方 机器学习早知道

     由美国佐治亚大学食品安全中心的研究人员领导的一个科学小组开发了一种机器学习方法,可以更快地识别某些沙门氏菌暴发的动物来源。在这项近期发表于《新发传染病》上的研究中,佐治亚大学食品安全中心助理教授Xiangyu Deng、博士后Shaokang Zhang及其合作者使用了1000多个基因组来预测鼠伤寒沙门氏菌的动物来源,特别是家畜。根据食源性疾病暴发监测系统,2009—2015年,美国报

  • Nature:精确编辑基因有戏!利用机器学习算法准确地预测细胞如何修复CRISPR诱发的DNA断裂

    2018年11月9日/生物谷BIOON/---当双螺旋DNA因损伤(比如X射线暴露)发生断裂时,细胞中的分子机器会开展基因“自动校正(auto-correction)”,从而将基因组重新连接在一起,但是这种修复通常是不完美的。细胞中的天然DNA修复过程能够以一种看似随机且不可预测的方式在断裂位点处添加或移除DNA片段。利用CRISPR-Cas9编辑基因能够在特定位点上让DNA发生断裂,但是这可能会

  • JTEHM:计机器学习帮助识别痴呆症的发生风险

    2018年9月17日 讯 /生物谷BIOON/ --最近一项研究揭示,通过认知功能测试能够帮助诊断痴呆症,医院的迷你精神状态检查(MMSE)和医学成像系统就是其中的例子。随着人口老龄化,越来越多的人患上痴呆症。因此,开发简单的痴呆检测手段十分迫切。以前的研究中主要使用神经心理学问题进行诊断,但重复使用相同的问题会降低痴呆症的检测能力。来自大阪大学和奈良科学技术研究所的联合研究小组证明,有可能通过机

  • 机器学习模型有望提前五年预测白血病

      《自然》上发表了一项重磅研究:一个由来自全球多家科研机构的白血病科学家组成的研究小组使用血液检测和机器学习技术,来预测健康个体是否有患急性骨髓性白血病(AML)的风险。这项研究意味着我们可以提早发现AML的高风险人群并进行监测,同时可以进行研发,寻找降低该疾病患病几率的方案。急性骨髓性白血病(AML)是一种进展迅速、危及生命的血液肿瘤,可以影响所有年龄段的人群。AML患者的

  • Cell Rep:利用机器学习技术来寻找新型肿瘤基因突变 助力新型抗癌疗法的开发

    小编推荐会议:2018年(第九届)细胞治疗国际研讨会议2018年4月16日 讯 /生物谷BIOON/ --近日,一项刊登在国际杂志Cell Reports上的研究报告中,来自宾夕法尼亚大学的研究人员通过研究表示,作为新兴的精准医疗研究领域,将来自癌症患者肿瘤的特殊遗传信息与疗法选择进行有效匹配或许无法有效鉴别出所有对特殊疗法能够产生反应的患者,而来自患者的其它分子信息或许就能够揭示这些所谓的“隐藏

  • Nature重磅!机器学习更准确鉴定脑瘤种类!

    2018年3月18日讯 /生物谷BIOON /——一个国际团队将甲基化指纹信息输入到一种机器学习算法中,以找到不同种类的脑瘤。在他们发表在《Nature》上的文章中,该团队描述了他们如何通过研究DNA甲基化指纹信息创造一个可以鉴定中枢神经系统肿瘤的系统,同时他们还报道了这种算法的准确率。图片来源:CC0 Public Domain对医生而言,准确鉴定病人特殊种类的肿瘤很困难,因为检测种类很少,但是

  • 纳米科技与机器学习,一滴血就可以预测前列腺癌

    左侧为阿尔伯塔大学 (University of Alberta) 前列腺癌研究人员 John Lewis 博士,右侧为研究生 Srijan Raha。(图片来源:University of Alberta)来自阿尔伯塔大学的科学家们开发了一种新的诊断方式,允许男性通过一种无痛的组织活检方式检测侵袭性前列腺癌。这种测试结合了独特的纳米技术平台,使得诊断只是用一滴血,并且比现有的筛查方法更加准确。这

  • 细胞浏览器:机器学习预测出的3D干细胞图像库

    原文以Machine learning predicts the look of stem cells为标题,发布在2017年4月5日的《自然》新闻上。原文作者:Amy Maxmen。网站包含数以千计的3D干细胞图像,能够帮助更好地理解某些疾病,譬如癌症。没有两个干细胞是完全相同的,即便它们是基因克隆体。4月5日,一个规模巨大且对公众开放的3D干细胞图像在线目录,揭示了这惊人的多样性。这些图像是深

  • 人工智能和机器学习正在如何重塑当今的医疗产业?

    在医疗健康领域活跃着世界上最具创新性的初创公司,他们致力于为人类带来更高质量的生活和更长的生命。软件和信息技术刺激了这些创新的产生和发展,数字化的健康和医疗数据使得医疗的研究和应用进程不断加速。