研究开发出基于深度学习的单细胞转录组分析模型
单细胞转录组作为单个细胞的特征，可更加精确地定义细胞的类型。常规的基于单细胞转录组的分类方法首先是进行无监督的聚类，然后根据每个集群（Cluster）特异表达的细胞标记基因来对集群进行标注。虽然基于无监督的分类方法更容易发现新细胞类型，但是人工标注的过程费时费力。目前已有的基于监督学习的自动分类方法，大部分无法兼顾到方法的可解释性以及
2020-11-12
Nat Commun：科学家成功开发出一种深度学习模型工具 或有望更好地预测肺癌患者的治疗疗效
2020年10月22日 讯 /生物谷BIOON/ --在过去20年里，肺癌患者的个体化疗法的发展和选择已经取得了长足的进展，非小细胞肺癌依然是肺癌的主要类型，而且也是诱发全球癌症相关死亡的主要原因，对于这类肺癌而言目前有两种治疗性策略，即酪氨酸激酶抑制剂和免疫检查点抑制剂疗法，然而，为每一位非小细胞肺癌患者选择最正确的疗法或许并不是一件容易的事情，因为在其治
2020-10-22
Nat Biotechnol：研究人员开发新的机器学习模型预测CRISPR-Cas9编辑人原代T细胞的结果
2019年8月4日讯 /生物谷BIOON /——在一项近日发表在《Nature Biotechnology》上、题为"Large dataset enables prediction of repair after CRISPR-Cas9 editing in primary T cells"研究中，来自Chan-Zuckerberg Biohub、斯坦福大学、加州大学等单位的研究人员在Alexa
2019-08-04