
平均准确率达96.4%,中山大学&重庆大学开发基于Transformer的单细胞注释方法
平均准确率达96.4%,中山大学&重庆大学开发基于Transformer的单细胞注释方法使用测序 (scATAC-seq) 技术对转座酶可及的染色质进行单细胞测定,可在单细胞分辨率下深入了解基因调控和表观遗传异质性,但由于数据的高维性和极度稀疏性,scATAC-seq 的细胞注释仍然具有挑战性。现有的细胞注释方法大多集中在细胞峰矩阵上,而没有充分利用底层的基因组序列。
使用测序 (scATAC-seq) 技术对转座酶可及的染色质进行单细胞测定,可在单细胞分辨率下深入了解基因调控和表观遗传异质性,但由于数据的高维性和极度稀疏性,scATAC-seq 的细胞注释仍然具有挑战性。现有的细胞注释方法大多集中在细胞峰矩阵上,而没有充分利用底层的基因组序列。
尽管蛋白质结构预测取得了重大进展。但对于 80% 以上的蛋白质,迄今为止尚未发现小分子配体。识别大多数蛋白质的小分子配体仍具有挑战性。
在陶哲轩的启发下,越来越多的数学家开始尝试利用人工智能进行数学探索。这次,他们瞄准的目标是世界十大最顶尖数学难题之一的费马大定理。
Moderna的使命是通过mRNA药物为人类带来福祉,COVID-19疫苗是其最著名的突破性成果。
塑料垃圾严重影响生态平衡和人类健康。近年来,材料科学家一直在努力寻找可用于包装、产品制造的塑料全天然替代品。
近日,上海交通大学自然科学研究院/物理与天文学院/张江高等研究院洪亮课题组,在生物信息学和人工智能研究领域的国际权威学术期刊JCIM(Journal of Chemical Information and Modeling)上发表最新研究成果
AI,能够重写人类基因组了? 就在刚刚,初创公司Profluent宣布,完全由AI设计的基因编辑器,已经成功编辑了人类细胞中的DNA。
电子学在核物理领域从来都不是一帆风顺的。大型强子对撞机作为全球最强大的加速器,所产生的数据如此之多,使得全部记录这些数据从来都不是一个可行的选择。
在计算机领域,究竟是搞工程还是做科研,一直都是一道不算容易的选择题。
蛋白质结构相比于序列往往被认为更加具有信息量,因为其直接决定了蛋白质的功能