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PNAS Nexus:科学家有望开发出预测人类机体智力的特殊机器学习模型

本文研究揭示了对人类机体认知的未来预测研究如何通过优先系统性地评估预测大脑特征而不是最大化地预测性能从而来提高解释的价值。

2024-12-19

西湖大学郭天南:颠覆传统实验,推动AI虚拟细胞的三大数据支柱与闭环学习

该文章提出,人工智能虚拟细胞(AIVC)的演进和发展依赖于三个关键的数据支柱——先验知识、静态架构和动态状态。

2025-03-30

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

Nat Commun:通过整合细胞形态学和空间转录组学深度剖析肿瘤生态系统

METI是一种机器学习方法,它通过整合空间基因表达数据和病理学组织学特征,系统性地分析肿瘤生态系统。

2024-09-04

科学家发现,心脏损伤会诱导单核细胞进入大脑,刺激相应神经元诱导深度睡眠,促进损伤修复

“睡个好觉”还真不是一句空话,对患者来说这真是非常重要的一句医嘱了。

2024-11-05

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

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

睡眠是大脑进行深度加工和重组的重要时刻

这项研究为我们提供了一个全新的视角,展示了睡眠在记忆巩固和空间信息处理中的重要角色。

2024-11-30

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

Cell Discov | 深度学习模型可提高碱基编辑结果的预测准确性

该研究开发了一种深度学习算法,用于准确预测生物多样性编辑结果。

2024-02-26