由于对蛋白质功能的预测性控制和重新定义这些功能的能力已经推动蛋白质工程领域进入了一个前所未有的发展时代，因此，计算蛋白质设计被预测将为生物技术产业提供下一个量子飞跃。自然界只采样了约1012种不同的可能的蛋白...

今天给大家介绍的是俄亥俄州立大学Qin Ma课题组发表在发表在Trends in Pharmacological Sciences的一篇综述，“Single-Cell Techniques and Deep Learning in Predicting Drug Response”。...

今天给大家介绍由中国科学院大学Lifei Wang等人在《nature machine intelligence》上发表了一篇名为“An interpretable deep-learning architecture of capsule networks for identifying cell-type gene......

今天给大家介绍的是一篇发表在Nature Communications 的文章“A deep learning approach to programmable RNA switches”，工程RNA元件是能够检测小分子、蛋白质和核酸（合成生物学成分）的可编程工具。增强深度学习的模式...

今天给大家介绍由美国斯坦福大学计算机科学系Jure Leskoveck课题组在《Nature methods》上发表了一篇名为“MARS: discovering novel cell types across heterogeneous single-cell experiments”的文章。文中提出了...

今天给大家介绍由美国宾夕法尼亚大学佩雷尔曼医学院生物统计学，流行病学和信息学系Jian Hu等人在《Nature Machine Intelligence》上发表了一篇名为“Iterative transfer learning with neural network for clustering...

今天给大家介绍的是麻省理工大学计算机科学和人工智能实验室在NeuIPS 2019会议上发表的一篇文章。在文中，作者提出了一种基于图结构的蛋白质序列生成模型，通过聚焦三维空间上相邻的蛋白质区域，在基于神经网络的生成模型...

研究人员开发了一种预测DNA甲基化位点的机器学习算法可以帮助识别致病机制。该论文2020年8月3日发表在"Nature Machine Intelligence"上。

今天给大家介绍的是山东大学（威海）柳军涛课题组和沙特阿卜杜拉国王科技大学（KAUST）高欣教授课题组（http://sfb.kaust.edu.sa）发表在Genome Research的一篇文章，“TransBorrow: Genome-guided transcriptome assembly by borr...

在生物医学领域，分析大规模、高维度的单细胞数据，并且处理由分批实验效应和不同制备造成的数据噪声是当前的挑战；单细胞数据的大规模、高维度处理比较困难，需要考虑数据中不同程度的噪声、分批效应、人工误差、稀疏异质性...