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Nature子刊:冯建峰团队等利用智能算法定义三种抑郁症生物亚型

该研究项目的主要负责人冯建峰教授表示:抑郁症的临床诊断和治疗通常表现出较大的异质性。我们的研究表明抑郁症确实存在不同的脑结构萎缩轨迹、差异的临床症状和遗传表达基础。

2023-10-25

Cancer Cell:李博等开发机器学习算法,首次在单细胞水平追踪癌细胞和T细胞间线粒体传输

该研究不仅证实了T细胞与癌细胞间线粒体传输在不同癌症中的广泛存在, 更重要的是,提出了基于贝叶斯层次模型与统计反褶积的机器学习方法——MERCI,实现了在单细胞分辨率下追踪不同细胞间线粒体传输的重要功

2023-10-13

人工智能算法准确率已超过90%

近期,《自然》杂志对AI读片诊断AD的未来投以关注,奇点糕也借此机会为大家介绍一下文中提及的研究。

2023-11-23

Nature头条报道:复旦团队利用蛋白组学和人工智能算法,通过血液检测提前15年预测痴呆症

这项发表于 Nature Aging 的研究可用于开发针对痴呆症的新型血液检测方法,通过人工智能算法在症状出现前十多年前甄别痴呆症高风险患者。

2024-02-16

AI制药算法新突破:通用分子指纹编码,显著提速药物分子筛选

该研究开发的变分图编码器的隐空间具有令人惊讶的多用途性质,可用于预测高度多样化数据集的属性。后续进一步的工作将涉及限制因素的缓解策略和算法在药物发现管线中的应用,包括随后的实验验证。

2023-07-19

Nature子刊:复旦大学马剑鹏团队开发智能算法,大幅提升冷冻电镜蛋白结构解析分辨率

作为蛋白质结构预测领域顶尖团队,由诺贝尔奖得主 Micheal Levitt 教授和马剑鹏教授领导的复旦大学复杂体系多尺度研究院,聚焦基础科学、交叉学科及源头底层技术,致力于推动生物大分子结构实验测定

2023-10-13

应晓敏/伯晓晨团队开发基于生成式人工智能的新算法MIDAS,实现单细胞多组学数据的马赛克整合

研究提出了一种用于单细胞多组学数据马赛克整合及知识迁移的计算工具——MIDAS,首次实现了通用的单细胞多组学马赛克数据的模态对齐、数据补全、批次校正等整合功能。

2024-01-25

Genome Medicine:浙江大学良渚实验室沈宁团队发布实现单细胞水平肿瘤细胞群突变与表达异质性的同步研究算法

该研究为癌症领域单细胞水平基因型与表型关联的异质性与进化研究提供方便有效的工具,为临床诊断提供新的方向。

2023-12-27

Advanced Science:韩敬东团队开发转录组数据空间重构新算法

该研究建立了一种单细胞/寡细胞转录组数据从头空间重构算法——De Novo Coalescent Embedding(D-CE)。该研究利用细胞-细胞转录相关网络的非线性嵌入方法,从头重构了单细胞转录

2023-06-21

Nature:利用新型机器学习算法CEBRA解码小鼠大脑的动态信号

是否有可能仅根据大脑信号就完全重建某人所看到的东西?答案是否定的,还没有。但是,在一项新的研究中,来自瑞士洛桑联邦理工学院的研究人员在这个方向上迈出了重要的一步:他们引入了一种新的算法来建立人工神经网

2023-05-09