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Nature Methods :“等深度模型重塑空间生物学格局!深度学习与空间转录组学的完美结合

GASTON通过结合无监督的深度神经网络与可解释性算法,创新性地提出了“等深度”(Isodepth)的概念。

2025-02-01

研究人员设计出基于图表示学习和蛋白质语言模型深度生成算法

该研究成果推进了深度生成模型用于功能蛋白质设计,为进一步剖析蛋白质设计规律并开展生物实验验证奠定了基础

2024-12-29

Science:AI造“钥匙”,精准开锁癌细胞:深度学习开启蛋白设计新纪元

研究团队展示了一种颠覆性的策略,利用生成式人工智能(Generative AI)从零开始设计全新的蛋白质,这些蛋白质能像高精度的“分子巡警”,精准识别并锁定癌细胞或病毒感染细胞表面的独特“身份证”。

2025-08-03

Nature Methods:从序列到结构——RhoFold+深度学习模型实现RNA 3D预测的高效革命

通过结合深度学习和语言模型的力量,RhoFold+实现了对RNA 3D结构的高效预测,克服了传统方法的瓶颈,为RNA功能和应用的深入研究开辟了新天地。

2024-12-01

机器学习模型精准预测肿瘤侵袭性

PROTsi 在多个数据集中均表现出了稳定且一致的性能。它能够清晰地区分干细胞和分化细胞,不同类型的肿瘤在干性指数上呈现出不同的中间水平。

2025-07-30

Nature Biotechnology:D-I-TASSER——深度学习与物理模拟“联手”,蛋白质预测超越AlphaFold

在CASP15盲测中,D-I-TASSER表现惊艳,在单域和多域蛋白质预测上均展现出卓越性能,超越了AlphaFold2和AlphaFold3!

2025-05-28

科研人员开发基于深度学习模型的空间转录组精细分辨率细胞注释算法

STASCAN提供了用于整合空间基因表达信息和组织学图像进行精细分辨率细胞注释的工具,在解码细胞空间精细分布和解析特异组织结构方面具有优势。

2024-11-10

深度学习算法揭示m6A在RNA异构体上的复杂性

该研究为理解m6A在异构体上的复杂性以及m6A的选择性调控机理提供了新的视角。

2025-03-04

研究提出可用于癌症驱动基因识别的图机器学习模型

该模型通过构建精准的癌症基因调控图谱,有望为个性化医疗和精准药物研发开辟新途径。同时,该模型在整合多组学数据和复杂网络分析方面的优势,使其具备跨疾病和跨领域应用的潜力。

2025-01-18

Science:突破性进展,深度学习+物理模拟,精准操控蛋白质“形态切换”,未来药物设计新路径

这项研究不仅成功地从头设计出能够精确切换两种预设构象的动态蛋白质,更实现了通过配体结合和远端变构突变对其构象平衡的精细调控。

2025-05-27