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基于机器学习的单细胞年龄预测方法SCALE

SCALE方法不仅可以在单细胞水平预测生物学年龄、评估抗衰老方法的干预效果,而且能识别单细胞数据中的衰老细胞群体,为衰老机制和衰老细胞清除治疗的相关研究提供启发。

2023-11-22

Science:利用机器学习破解发育中的人类大脑中的基因调控

这项研究是作为 PsychENCODE联盟的一部分完成的,该联盟汇集了多学科团队,从人类大脑中生成大规模的基因表达和调控数据,涉及几种主要的精神疾病和大脑发育阶段。

2024-05-31

Cell子刊:韩敬东团队开发机器学习程序,在单细胞水平识别衰老细胞

该研究开发了一种机器学习程序——SenCID(Senescent Cell Identification),它可以准确地识别bulk转录组和单细胞转录组数据中的衰老细胞。

2024-04-17

李博文等利用机器学习+组合化学,加速发现用于mRNA递送的可电离脂质

该研究通过将机器学习和组合化学相结合,建立了一种加速发现和评估可电离脂质的方法,促进了用于精准递送mRNA的脂质纳米颗粒(LNP)的开发。

2024-05-20

Nat Methods:科学家开发出一种能识别引发人类多种疾病未知因素的强大统计机器学习手段

来自匹兹堡大学等机构的科学家们通过研究开发了一种新方法,其能通过利用统计机器学习对大量复杂的生物学数据进行分类,从而发现隐藏在疾病背后的未知因素。

2024-04-09

Science:科学家开发出能帮助理解人类基因组中转录起始的特殊机器学习模型

研究人员开发了一种名为Puffin的机器学习程序,当分析了数以万计已知的人类启动子数据后,这种新型程序就能确定其由三种类型的序列模式所组成,即基序、启动子和三核苷酸(trinucleotides)。

2024-05-27

AI in Prec Oncol:科学家有望利用机器学习技术识别出能因免疫疗法治疗获益的非小细胞肺癌患者

本文研究中,研究人员开发出了一种新型数字病理学方法,其能以可重复和可扩展的方式来对癌症表型进行表征和分析。

2024-04-29

科研人员提出机器学习辅助定向进化新方法

研究从蛋白质热稳定性、上位性效应和序列保守性等多个方面,探讨了适应度图景的共同机制。蛋白质发挥功能的基础是能够折叠和维持稳定的三维结构。

2023-08-21

EJCI:科学家成功利用机器学习技术来识别人类癌症风险因素

来自南澳大学等机构的科学家们通过研究识别出了一系列代谢生物标志物,其或能帮助预测人类患癌的风险。

2023-09-05

Cancer Cell:李博等开发机器学习算法,首次在单细胞水平追踪癌细胞和T细胞间线粒体传输

该研究不仅证实了T细胞与癌细胞间线粒体传输在不同癌症中的广泛存在, 更重要的是,提出了基于贝叶斯层次模型与统计反褶积的机器学习方法——MERCI,实现了在单细胞分辨率下追踪不同细胞间线粒体传输的重要功

2023-10-13