本文介绍由不列颠哥伦比亚大学的Yongjin P. Park通讯预印在bioRxiv的研究成果：在多细胞生物中，细胞特性和功能是通过与周围其他细胞的相互作用来启动和完善的。在此，作者提出了一种名为SPURCE的可扩展机器学习方法，旨在系...

今天给大家介绍的是华为发表在 arxiv 上的预印本《Structured Q-learning For Antibody Design》。作者将用于组合优化的结构先验融入进 Q 学习中，提出了结构化 Q 学习 (SQL)，这是一种 Q 学习的扩展。经过分子对接模拟...

本文介绍Max-Planck生物化学研究所计算系统生物化学研究组的Jürgen Cox近期发表在Nature Biotechnology的综述Prediction of peptide mass spectral libraries with machine learning。最近开发的机器学习方法用于识...

本文介绍由华大基因的汪建和牟峰共同通讯发表在 Nature Machine Intelligence 的研究成果：单细胞数据集规模的不断扩大，对解决扩展的规模、扩展的模态和批次效应等问题带来了计算挑战。最近提出的基因深度学习的方法，是...

AlphaFold 闯入了我们的生活。一种强大的算法，强调了生物序列数据和人工智能(AI))的力量。AlphaFold有附加的项目和研究方向。一直在创建的数据库承诺了无数的应用程序，这些应用程序具有巨大的潜在影响，但仍然难以推测。...

今天给大家介绍的是来自百度的商业智能实验室团队和 麦吉尔大学 Can(Sam) Chen发表在arxiv的预印文章《Structure-aware Protein Self-supervised Learning》。这篇文章设计了针对蛋白质结构的预训练任务，并运用双层优...

人工智能(AI)方法已经并正在越来越多地被整合到生物信息学及其糖科学分支（即糖信息学）中实施的预测软件中。人工智能技术在过去几十年中不断发展，它们在糖科学中的应用还不广泛。这种有限的应用部分是由于糖类数据的特殊...

本文介绍由爱荷华州立大学的Zhaoning Yu 与Hongyang Gao发表于ICML的研究工作。作者提出了一种新的分子图表示学习方法，构建了一个包含基序节点和分子节点的异构图，并提出HM-GNN（Heterogeneous Motif-GNN）模型学习异构图...

本文介绍由美国加利福尼亚州帕萨迪纳加州理工学院生物与生物工程系的Matt Thomson通讯发表在 Nature Computational Science 的研究成果：目前，测序成本是导致单细胞mRNA-seq无法应用于许多生物学和临床分析的主要原因。...

本文解读了深圳市大数据研究院联合中山大学发表在MICCAI 2022的《Attentive Symmetric Autoencoder for Brain MRI Segmentation》，该工作属于被提前接受（Early Accept）的前13%的文章。...