青年博士Nature,Science双发,植物领域迎来史上“翻天覆地”的变化!
1.复现DeepCNV利用SNP微阵列联合图像分析识别拷贝数变异2.复现循环神经网络RNN工具dnnMiRPre,从RNA-Seq中预测premiRNA第五天理论部分深度学习在识别及疾病表型及生物标志物上的应用1.从基因表达数据中识别乳腺癌分型的深度学习工具DeepType实操内容1.复现DeepType,从METABRIC乳腺癌数据中区分乳腺癌亚型...
2024 AI+蛋白质行业研究报告|智药研究
自AlphaFold取得突破后,机器学习和深度学习等人工智能技术被广泛应用于蛋白质功能注释、蛋白质-蛋白质相互作用以及蛋白质-小分子对接等方面,同时质谱和单细胞测序技术的进步,使得获取数据的成本不断降低。技术的迭代和成本的下降,像两台发动机加速下一代蛋白质组学的到来。目前,基于AI的蛋白质结构、功能等的预测...
登上Nature头条!生命科学领域隐藏多年的“秘密”终于被揭开,史无...
2.4蛋白质的数据表示介绍蛋白质序列表示蛋白质结构表示(包含实践示范:使用BioPython,Pymol等进行蛋白质结构操作)第一天下午1.深度学习基础知识介绍1.1神经网络简介神经网络的基本组成前向传播与反向传播1.2常用深度学习算法(卷积神经网络、递归神经网络等)卷积神经网络(CNN)递归神经网络(RNN)长短期记忆...
培养肉更香了:看着像果冻,吃着像烤肉;智力障碍相关的突变;“神隐...
作者在非蛋白编码基因RNU4-2中发现了与可能出现智力障碍有很强相关性的罕见新突变——RNU4-2基因能编码一种剪切体成分。这些关联在三个独立的大型基因数据库中得到了进一步验证,作者在所有四个数据库中共发现73例受影响的病例。作者强调,这些突变背后的具体机制依然不明,仍需在后续研究中探索。不过,这些结果为许多...
再创新高!生命科学领域最新赛道,必将突破历史科研难题!
作为人工智能的一个重要分支,机器学习(ML)可以自动学习捕捉复杂的模式,并根据数据做出智能决策。ML在癌症研究和临床肿瘤学中有着非常广泛的应用。特别是,在多组学数据快速增长的推动下,属于ML子领域的基于深度学习(DL)的方法已成为生物医学数据分析的强大工具...
Nature一周论文导读|2023年11月9日
本研究探索了灵长类动物视网膜单细胞RNA转录组数据,识别出一类候选细胞:ON型方向选择性神经节细胞(ON-DSGC)(www.e993.com)2024年9月7日。形态学、分子特征和GABA依赖性机制分析表明灵长类动物ON-DSGCs的方向选择性在其他哺乳动物中高度保守,研究人员还进一步识别出人类视网膜中的ON-DSGC。该结果强调了需要进一步检验皮层下视网膜机制对发育中以及...
质谱MRM与itraq/tmt定量对比检测
质谱MRM和iTRAQ/TMT定量方法在蛋白质组学研究中都具有重要的应用价值,但它们也存在一些差异。首先,质谱MRM定量方法具有更高的灵敏度和选择性。它可以选择性地监测目标肽段,从而避免了复杂样品中其他干扰物质的影响。相比之下,iTRAQ/TMT定量方法需要对整个样品进行质谱分析,可能会受到复杂样品基质的干扰。
COVID-19数据分析的可复现性:悖论、陷阱和未来挑战
6.数据质量、数据共享和可复现性7.数据质量、数据整合和统计视角8.数据质量、隐私和数据保护9.对共同语言的需求10.结论1.背景我们对新冠数据分析的回顾性检查,因其前所未有的数量被命名为“新冠-洪流”(“COVID-torrent”)[1],加入了统计学家、流行病学家和临床医生的多方面经验和观点。目标...
...对比学习的多模态单细胞算法,快速实现千万级单细胞多组学数据...
百万甚至千万级别的单细胞多组学大数据需要通过智能高效的计算工具助力科学发现,定义细胞类型和状态。同时,已发表的大量未经人工注释或者注释颗粒度不够精细的数据集本身也是宝贵的资源,若加以有效利用,可以帮助快速解读新产生的数据集。目前主流的单细胞数据分析工具大多依赖于统计学特征选择(如高可变基因)和线性降维方法...
军事科学院军事医学研究院蛋白质组学国家重点实验室通过国家标准...
实验数据可追溯可复现、实验方法科学规范、实验环境安全可靠,是取得高质量科研成果的基本保证。军事科学院军事医学研究院蛋白质组学国家重点实验室对照《科研实验室认可准则》,提出“人员进出规范、检定校准常态、材料标识明确、实验方法科学、环境参数达标、档案采集及时”等20项建设标准,形成了完整的实验室管理闭合环路。