Nat.Commun.|使用基于注意力机制的多标签神经网络预测并解释12种RNA修饰
今天介绍来自西交利物浦大学和福建医科大学的Zitao Song, Daiyun Huang等人六月份发表在Nature Communication的文章“Attention-based multi-label neural networks for integrated prediction and interpretation of twelve widely occurring RNA mo....
Nat. Mach. Intell. | 深度神经网络中的捷径学习
今天给大家介绍来自德国蒂宾根大学的Robert Geirhos和加拿大多伦多大学的Claudio Michaelis等人发表在Nature Machine Intelligence的文章“Shortcut learning in deep neural networks”。文章认为有很多种深度学习（DL）案例的失败可以看作是同一个问题——捷径学习（Shortcut Learning）的不同表现。....
Nat. Commun. | 多层生物分子网络的鲁棒性研究
今天给大家介绍华中科技大学人工智能与自动化学院Xueming Liu课题组、哈佛医学院Joseph Loscalzo团队和伦斯勒理工学院Jianxi Gao课题组合作发表在 Nature Communication上的一篇文章“Robustness and lethality in multilayer biological molecular networks”。作者构建了人体多层生物分子网络....
Nat. Mach. Intell. | 基于神经网络的迁移学习用于单细胞RNA-seq分析中的聚类和细胞类型分类...
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 and cell type classification in single-cell RNA-s....
Nat. Mach. Intell. | 基于深度强化学习寻找网络中的关键节点
今天给大家介绍哈佛大学Yang-Yu Liu课题组和加利福尼亚大学洛杉矶分校Yizhou Sun课题组发表在nature machine intelligence上的一篇文章“Finding key players in complex networks through deep reinforcement learning”，作者提出一种基于深度强化学习框架FINDER来寻找一组能对网络功能产....
Nat. Commun. | 条件GAN网络和基因表达特征用于类苗头化合物的发现
今天给大家介绍的是拜耳作物科学公司、拜耳公司机器学习研发部和遗传毒理学部于2020年1月联合发表在Nature Communications上的一篇论文，这篇文章通过一种生成模型进行分子的从头设计以及合成优化。该生成模型利用转录组学数据进行训练，这样可高概率地自动生成所需转录组谱的分子，在只提供所需状态的基因表达标记而无需对任何训练的化合物进行提前靶标注释的情况下，该模型就能自动为所需靶标设计类....
Nat. Mach. Intell. | 利用条件循环神经网络生成特定性质分子
今天给大家介绍瑞士知名药企阿斯利康和伯尔尼大学的 Esben Jannik Bjerrum团队在Nature Machine Intelligence上的一篇论文。该研究提出基于分子SMILES表示的条件循环神经网络，输入目标性质，模型可直接生成具有对应性质的分子。1背景机器学习对生物和化学领域有着深远影响，其可被用于生物活性预测，分子性质预测，医疗诊断等。然而，反向分子设计，即生成具有特定结构....
Nat. Mach. Intel. | 突变后蛋白蛋白结合力的拓扑网络树预测模型
今天给大家介绍密歇根州立大学数学系Guowei Wei教授团队2020年2月14日发表在Nature Machine Intelligence上的文章：A topology-based network tree for the prediction of protein–protein binding affinity changes following mutation. 这篇文章将拓扑表示法....
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