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研究人员设计出基于图表示学习和蛋白质语言模型的深度生成算法

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

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

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

个体化肺癌新模型助力肿瘤精准治疗

研究团队开发了基于微量上样策略的液滴微流控技术和具有良好原代细胞生物相容性的水凝胶材料,解决了多种原代细胞共培养活性维持的关键问题。

2024-05-08

Immunity | 王毅全/吕惠彬等开发记忆B细胞语言模型用于抗体特异性预测

研究团队开发了记忆B细胞语言模型(mBLM),使其学习功能性抗体的内在“语法”,并进一步区分血凝素(HA)头部和茎部抗体以及针对其他抗原的抗体。

2024-08-22

Nature子刊:浙大熊旭深团队开发基于Transformer的语言模型,预测翻译调控并解析疾病变异

该深度学习模型Translatomer为领域提供了研究基因翻译调控的新工具,还为解释复杂疾病中的遗传变异提供了除了mRNA水平之外的重要机制基础。

2024-11-01

Science封面:华人学者开发AI模型,学会生命的语言,生成新型CRISPR系统乃至整个基因组

该研究开发了从分子到基因组尺度都能进行预测和生成任务的基因组基础模型——Evo模型。这是第一个在全基因组规模上以单核苷酸分辨率预测和生成DNA序列的模型。

2024-11-23

Nature:月经周期中的乳腺组织重塑竟能影响突变细胞的扩散,或成乳腺癌发展的潜在推手

研究结果表明,随着每个月经周期的进展,突变克隆有可能变得更大并在乳腺组织内广泛扩散。这意味着月经周期越长,突变细胞扩散的机会就越大,从而增加了患癌症的风险。

2024-09-10

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

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