Публикации по теме 'bioinformatics'
Полное руководство по логистической регрессии с данными об экспрессии генов: математика
Полное руководство по использованию логистической регрессии. Это первая часть, где я представляю концепцию, взаимосвязь с линейной регрессией и математику, лежащую в основе алгоритма. Этот учебник предоставит все необходимые детали для глубокого понимания алгоритма.
Это индекс этого урока, поэтому вы можете выбрать, какая часть вас больше интересует:
Введение в логистическую регрессию Линейная регрессия и логистическая регрессия Математическая основа логистической регрессии..
Биоинформатика № 21: Прогнозирование экспрессии генов миелодиспластических синдромов с помощью машинного обучения…
Из предыдущей статьи я рассказал о процедуре прогнозирования экспрессии генов, которую вы можете адаптировать в своих собственных исследованиях. Однако, когда вы видите результат, оценка прогноза в тестовом наборе ниже, чем в обучающем наборе. Теперь следующий вопрос: Как сделать эту модель линейной регрессии лучше? Ответ: Да, конечно, есть несколько способов улучшить эту модель .
Вот что я узнаю из своего первого проекта по машинному обучению:
Правильно выберите образец : в..
Две новые статьи подробно анализируют белковую вселенную, открытую с помощью 200 миллионов моделей AlphaFold 2
И им пришлось создать новые инструменты для обработки такого большого объема структурных моделей белков.
Недавний выпуск более 200 миллионов предсказанных белковых структур с помощью AlphaFold 2 компании DeepMind в сотрудничестве с Европейским институтом биоинформатики открыл новую эру исследований белков. Здесь я представляю краткое изложение результатов двух новаторских статей, опубликованных на этой неделе в журнале Nature , в которых исследуются глубины этой белковой вселенной...
Объезд: анализ графиков [3]
Фон
В последнем посте я рассказал, как будут работать два параметра функции generateCORRnetwork .
Канал Изменить описание medium.com
В этом посте я расскажу о том, как мой алгоритм построения графа изменит сегрегацию токенов.
Подход
Мой алгоритм построения проанализированного графа предложений состоит из двух частей: линейной цепочки и проанализированной части зависимостей . Ниже показано, как это выглядит с подлежащим..
Новый препринт описывает новый безпараметрический геометрический преобразователь атомных координат в…
ИИ после AlphaFold
В новом препринте описывается новый безпараметрический геометрический преобразователь координат атомов для предсказания биологических интерфейсов в белках.
И он работает так быстро, что может даже сканировать большие ансамбли белковых структур для поиска аминокислот, склонных к взаимодействию.
Машинное обучение, искусственные нейронные сети и другие математические методы, основанные на «искусственном интеллекте» (мне не очень нравится этот термин, но он прилип!)..
Холангиокарцинома: текстовый анализ [2]
Фон
В последнем посте я расскажу, как получить информацию для подтверждения заявлений о функциональной роли гена в базе данных KEGG.
Канал Изменить описание medium.com
В этом посте я собираюсь проанализировать текст, используя Stanza, официальную библиотеку НЛП Python Стэнфордской группы НЛП, для анализа текста.
Подход
Прежде чем я смогу проанализировать текст, мне нужно загрузить две биомедицинские модели, а именно Craft и..
Как огромные белковые языковые модели могут разрушить структурную биологию
Модели Meta ESM-2 и ESMFold для предсказания структуры белка
Как огромные белковые языковые модели могут разрушить структурную биологию
Предсказание структуры с той же точностью, что и AlphaFold, но до 60 раз быстрее, а также благодаря разработке новых методов искусственного интеллекта.
Двумя отличительными чертами современной биологии являются (i) появление моделей машинного обучения для предсказания белковых структур, что привело к настоящей революции в этой области, и (ii) тот..
