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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

Cell:开发出一种基于机器学习的成像方法,可用于评估头颈癌患者的预后和治疗反应

这项研究最重要的成果是开发出了一种新的成像方法,它将细胞行为生物标志物分析与单个细胞形状和整个肿瘤组织结构的形态学分析相结合。

2024-11-06

Cell:竺淑佳/李扬团队首次在原子分辨率上看清调控学习和记忆的“分子开关”NMDA受体的精细结构

研究团队提取了大鼠大脑皮层和海马中的内源 NMDA 受体并解析出了 3 种主要亚型及比例,揭示了内源 NMDA 受体的原子分辨率三维结构。

2025-01-26

Genome Biol:杨力组开发基于深度学习的计算分析框架实现RNA测序数据直接鉴别RNA编辑与DNA突变位点

DEMINING框架通过嵌入的深度学习模型DeepDDR,实现了从RNA测序数据中高效、精确地鉴定RNA编辑和DNA突变。

2024-10-16

Nat Method:单细胞分辨率下对细胞信号交流进行分析的多实例学习模型-Spacia

Spacia模型能够帮助研究者从各种生物学样品的单细胞空间转录组数据中获得新的知识。

2024-09-06

Nat Commun:我国科学家探究大学室友之间的同伴效应对未来学业成绩的影响

研究发现,室友间的确存在直接的学业成绩影响,且效果随时间推移与室友间的相互熟悉度增强而增长,尤其在第三学期达到高峰,之后可能因课程选择多样化和课外活动增多而有所波动。

2024-06-21

空间组学数据解析肿瘤微环境的异质图学习方法

该研究提出了名为stKeep的新模型。该模型构建了三种不同节点即细胞/spot、基因和肿瘤区域以及八种连接关系的异构图模型,用于刻画肿瘤微环境。

2024-07-02

J Biomed Inform:科学家开发出能识别人类疾病亚型的新型机器学习模型

这项研究中,研究人员引入了一种新型机器学习方法来识别具有潜在亚型的疾病,利用开放型靶标平台中记录的近2.3万种疾病的广泛数据集。

2024-07-11

Nature子刊:冯建峰/程炜团队开发机器学习模型,识别自杀行为风险因素

研究团队开发了一种基于行为学、代谢组学和蛋白组学的机器学习判别模型,用以区分是个体是否发生自杀行为。研究发现基于16种行为学特征的分类模型在区分有无自杀行为上表现出高判别准确性。

2024-07-05

Sci Adv:科学家有望利用机器学习技术和成像技术揭示干细胞的特殊行为

研究人员重点分析了干细胞的代谢行为,他们利用一种名为荧光寿命成像显微镜的实时成像技术来分析干细胞是如何分解葡萄糖产生能量的。

2024-07-10