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通过整合miRNA相似性网络、药物相似性网络和实验证实的miRNA药物敏感性关联,构建了一个miRNA-药物异构网络。通过这种方式构建了miRNA相似性网络,并且每个miRNA节点的表示汇聚了其相邻miRNA节点的信息。最后将,miRNA相似性网络、药物相似性网络和已知的miRNA-药物敏感性关联整合到一个miRNA-药物异质网络中。基于这个原理,我们对计算出的miR...
首先,对于每个个体,计算一个交叉基因相关性,将使用该个体的个人输入序列预测的前述3,259个基因的表达水平与该个体中这些基因的观察表达水平进行比较。总结起来,作者对四个最先进的序列到表达深度学习模型(Enformer、Basenji2、ExPecto和Xpresso)在个性化基因表达预测上的表现进行了分析,发现这些模型在根据个体间输入DNA序列的差异来预...
深度学习在人类基因组学中的应用:下一代测序数据的综述。多个基因组学领域(例如变异调用和注释、疾病变异预测、基因表达和调控、表观遗传学和药物基因组学)充分利用高通量数据的生成,并利用深度学习算法的强大功能进行复杂预测(图2)。基因组学中使用的深度学习算法/技术。详细讨论了不同基因组学测定中的数据类型,使读者能够对使用人类...
本文使用这种方法为与癌症相关的蛋白质K-Ras生成集合,训练VAE使用部分可用的K-Ras晶体结构和MD模拟快照,并评估其对从训练中排除的晶体结构的采样范围。利用这种VAE引导的采样方法,我们生成了K-Ras结构集合,并再次留出单独的K-Ras晶体结构和从中导出的MD模拟快照,以及其他在1埃RMSD内的K-Ras晶体结构(及其MD快照)。我们基于VAE的采样方法...
自我一致性可以提升语言模型中推理的质量。观察发现,连贯思维提示显著提高了语言模型在各种多步推理任务上的性能。首先使用连贯思维提示来提示语言模型,然后不再贪婪地解码最佳推理路径,而是提出了一种“抽样和边际化”解码过程:首先从语言模型的解码器中抽样,生成一组多样化的推理路径;除了准确率的提升外,自一致性在使用语言模型进行...
化学家现在可以将单个原子从分子核心中移入和移出。此外,分子的骨架和周边还散布着代表氧、氮或硫等原子的字母。Levin表示:“我一直对在任何骨架中进行原子替换的想法着迷。”去年,Iowa州立大学的Li和她的同事Quang Luu提出了一个反应序列,可以将一个碳原子替换为氧原子,这种改变可以潜在地改善分子在水中的溶解性。但是到目前为止,该方...
事实上,所有专利中少于0.12%是药物专利,而在与制药相关的技术中,药物专利的比例不到3.8%,因此确定在众多申请中哪些将成为“药物专利”(我们定义为列在橙皮书中批准药物上的专利)成为了大海捞针的难题。作者的结果确认了药物专利和专利申请与其他专利的不同,并表明机器学习方法可以用于帮助识别适合受到美国专利商标局关注的可能药物专利...
参与者是否将任务提示粘贴到ChatGPT中并立即提交其输出,以最小化时间成本并提高评分,因为ChatGPT的写作能力超过了他们自己的能力?在处理组中,33%的参与者报告称提交了未经编辑的ChatGPT初始输出,53%的参与者在提交之前进行了编辑。参与者在粘贴ChatGPT文本后活动的时间长度与他们最终获得的评分之间没有相关性,使用ChatGPT的处理组受试者...
直到最近,“生成模型”(generative model)一词是仅在人工智能(AI)研究社区中使用的专门术语,但随着DALL-E、Make-A-Video、ChatGPT和MusicLM等生成内容的AI程序的发布,情况发生了变化。在没有直接的评判创造力的方式,也没有可供比较的事实依据的情况下,我们如何了解通过提示这些AI模型所实现的创造性正确性的程度?不可避免的是,努力...
作者提出了一种通过结合基于序列的2D指纹和基于结构的图表示的指纹增强的图注意力网络(FinGAT)模型。特别是各种二维(2D)指纹已被提出,包括基于亚结构关键的指纹、基于拓扑或路径的指纹、环形指纹和药效指纹。作者评估了模型,该模型使用基于SMILES的Morgan指纹和基于结构的图注意机制来预测抗生素活性。在FinGAT模型中,作者提出了基于SMI...
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