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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

毫米级精准击破颅内“炸弹”,仁济神外团队联合机器人“尖兵”完成高难度脑脓肿手术

上海交通大学医学院附属仁济医院神经外科多个亚专业联动,颅脑创伤与神经重症组冯军峰团队和功能神经组周洪语团队,联合国产手术机器人尖兵Sino“拆弹”,引流管以毫米级误差精准抵达“靶心”。

2025-03-02

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

Nat Genet:科学家开发出能识别驱动侵袭性癌症生长的肿瘤细胞的首个计算机算法

本文研究中,研究人员通过将SPRINTER算法应用于此前产生的61,914个乳腺癌细胞和卵巢癌细胞的数据集,揭示了不同基因组变异的单细胞率的增加,以及高增殖克隆群中与增殖相关的基因扩增的富集现象。

2024-12-26

Nature Methods:肿瘤进化的空间图谱:CalicoST算法揭示癌症克隆的基因组与空间演化

CalicoST算法的核心优势在于其能够从SRT数据中精确推断等位基因特异性拷贝数变异(allele-specific CNAs)。

2024-11-23

Nature Methods:肿瘤进化的空间图谱,CalicoST算法揭示癌症克隆的基因组与空间演化

CalicoST算法的诞生填补了这一空白。它不仅能够从空间转录组数据中推断出肿瘤的等位基因特异性拷贝数变异,还能够重建肿瘤克隆在空间中的进化轨迹,绘制出肿瘤演化的“进化地图”。

2024-11-10

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

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

Cell:AI算法解锁精神疾病遗传密码,精准定位“书中的错乱章节”

这个名为复杂结构变异自动重建算法(ARC-SV)的新工具能够以95%的准确率捕捉各种DNA重排。

2024-10-26