美国学者：可视化深度学习揭示基因如何影响细胞特征
美国研究人员开发出一种过程可获取的深度学习计算机新算法，能够揭示细胞的内部活动。相关论文3月6日在线发表于《自然—方法》。图片来源于网络 人工智能可以执行多种通常需要人类完成的复杂任务，比如面部识别、语言翻译和玩游戏。深度学习网络也称人工神经网络，它们越来越多地被用于生物数据分析自动化。 深度学习模型的一个挑战是它们的“黑箱”性质，也就是说无法轻易鉴定一个模型执行某项任务时的过程。 在生物应用方面，调查深度学习模型如何识别和处理所分析的数据的能力或许可以帮助研究者更好地理解这些数据背后的生物学。 加州大学圣地亚哥分校的Trey Ideker及同事通过将一个深度学习算法的结构映射在已知细胞内分子系统的结构上，创建了一个“可视的”人工神经网络。研究人员表示，一旦模型完成训练，它便能够预测遗传变化的生理影响。 此外，由于模型的组分均可获取，它也能让科学家更好地理解基因与生理特征关系背后的机制。研究人员指出，一个可视的神经......阅读全文
人工智能“进军”基因检测市场
据加拿大《环球邮报》报道，在利用机器学习检测DNA（脱氧核糖核酸）中的致病突变十多年后，加拿大多伦多大学生物医学工程教授布伦丹·弗雷近日成立了“深基因组学”公司，准备将其团队开发的新技术推向市场。 弗雷将深基因组学技术比喻成基因突变领域的谷歌搜索：研究人员可对一个DNA序列进行查询，系统将鉴别
人工智能进军基因检测市场
据加拿大《环球邮报》报道，在利用机器学习检测DNA（脱氧核糖核酸）中的致病突变十多年后，加拿大多伦多大学生物医学工程教授布伦丹·弗雷近日成立了“深基因组学”公司，准备将其团队开发的新技术推向市场。 弗雷将深基因组学技术比喻成基因突变领域的谷歌搜索：研究人员可对一个DNA序列进行查询，系统将鉴
从百万基因组“驶向”人工智能
导读： 7月28日，王俊接受了Nature和Science网站的专访，畅谈了他现在想将自己的一生都贡献给一项新的“研究计划”的原因，他想构建出一个人工智能健康监测系统，来识别人类个体基因组数据、生理性状（表型）和生活方式之间的关系。 王俊（Jun Wang）是中国最著名的科学家之一。自从16
人工智能助力癌细胞活体检测
随着人工智能技术的快速崛起，基于人工智能的癌症筛选也获得了长足的进步。科学家们利用人工智能技术，可以高效区分出普通的健康细胞和癌变的细胞，其准确率不亚于一个专业训练的病原学专家。 在过去的近一白年间，研究人员和医生们检测人体病原体的方法并没有太大的变化。通过获取样品，在显微镜下进行镜检，需要在
人工智能技术揭示前所未知细胞成分
科技日报北京11月24日电 （实习记者 张佳欣）大多数人类疾病实质上是细胞故障的产物。但要了解细胞的哪些部分出错会导致疾病，科学家首先需要对细胞有完整的了解。美国加州大学圣地亚哥分校医学院的研究人员及其合作者在24日发表于《自然》杂志上的论文中，介绍了尺度集成细胞（MuSIC）技术，这是一种结合
人工智能技术揭示前所未知细胞成分
科技日报北京11月24日电 （实习记者 张佳欣）大多数人类疾病实质上是细胞故障的产物。但要了解细胞的哪些部分出错会导致疾病，科学家首先需要对细胞有完整的了解。美国加州大学圣地亚哥分校医学院的研究人员及其合作者在24日发表于《自然》杂志上的论文中，介绍了尺度集成细胞（MuSIC）技术，这是一种结合了显
Neurology Genetics:IBM人工智能 高效分析脑瘤基因组
随着肿瘤靶向治疗和个性化治疗方法的不断进步，越来越多的医生意识到了对肿瘤进行基因组测序的重要性。从肿瘤基因组分析中往往能找到更有针对性和更有效的靶向治疗方案，为患者带来更好的疗效。不过，从大量的基因组数据中迅速找到潜在的治疗方案并不是一件容易的事情，但这却是计算机和人工智能程序能够发挥作用的地方
人工智能加持 基因测序行业打开成长新空间
随着人工智能与基因测序相结合发展，基因测序行业必然迎来更大的发展空间，市场则将保持快速增长。预计到2020年，全球基因测序市场将达到138亿美元，年复合增长率为18.7%。我国有望成为全球第一，人工智能技术的引入正加速这一进程。 我国基因测序发展概况 从上世纪70年代的双脱氧核苷酸末
突破！人工智能再度建立功勋！顺利找到肿瘤基因变体！
近年来，人工智能（AI）发展迅速，从AlphaGo击败人类棋手，到商场里随处可见的智能机器人，人工智能已经从实验室走向了大众。而创新型的AI技术也给医疗领域带来了新的机会。 Casey Greene和Way作为人工智能的研究者，将来自肿瘤患者的DNA与治疗方法相匹配，他们使用人工智能来鉴别肿瘤
Nat Commun：人工智能帮助找到导致胃癌的基因突变！
在一项开创性研究中，来自新加坡基因组研究所（GIS）科技研究局的研究人员开发了一种全新的机器学习计算机模型（一种人工智能模型，AI）来准确寻找肿瘤突变。他们还发现了一个非编码DNA的新基因突变可能导致了胃癌。这项研究开发出的新技术将在未来帮助研究人员探索其他肿瘤中非编码DNA突变的影响。图片来源