可视化深度学习揭示基因如何影响细胞特征生物医药
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》。 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......阅读全文
可视化深度学习揭示基因如何影响细胞特征－－生物医药
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》。 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
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
科研人员发现深度学习揭示基因相互作用
近日，卡内基梅隆大学计算机科学家采用了一种深度学习方法，近年来彻底改变了人脸识别和其他基于图像的应用程序，并将其功能重定向到探索基因之间的关系。 他们说，诀窍在于将大量的基因表达数据转换成更像图像的东西。善于分析视觉图像的卷积神经网络（CNN）方案随后可以推断出哪些基因正在相互作用。 （图片
“可视化”人工神经网络揭示细胞内部活动
英国《自然·方法》杂志日前在线发表的一篇论文称，美国科学家创建了一种“可视化”人工神经网络，这是全新的、过程可获取的深度学习计算机算法，能够揭示细胞的内部活动。其有能力帮助人们更好地理解此前未知的基因学和生理学背后的机制。 人工智能（AI）已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
揭示正常细胞如何影响肿瘤生长
以往曾认为在乳腺肿瘤中的两类细胞——快速增长的恶性细胞和它们周围的正常细胞——独立存在，互不干扰。最近的研究表明，表面正常的细胞能促进肿瘤内细胞恶变，但这两类细胞间如何相互影响有待解答。一项由美国俄亥俄州立大学癌症研究人员主持的研究有助于解开这个谜团。它首次表明，如果肿瘤外围正常细胞缺失一种PT
揭示脂肪细胞如何受到年龄的影响
研究人员近日在Cell Metabolism杂志上报告说，脂肪的低效分解预示着体重的增加和代谢并发症，如女性的2型糖尿病。低水平的激素刺激脂解作用--甘油三酯被分解成高能量脂肪酸的生化过程--与13年后体重增加和代谢问题有关。基于这些发现，研究人员开发了一种算法，通过临床和血液测量来检测激素刺激脂肪
细胞研究揭示父亲压力如何影响后代
一个承受巨大压力的父亲会给孩子带来创伤。新研究表明，这是因为精子通过一种神秘的细胞间交流方式“学习”了父亲的经验，在此过程中，小泡从一个细胞分裂出来并与另一个细胞融合。 这些从细胞中喷射出来的粒子携带着蛋白质、脂质和核酸，它们就像一个邮政系统，延伸到身体的所有部位，释放出被称为细胞外囊泡的小
深度学习在基因表达谱分析上取得重要进展
近日，一项刊登在国际杂志Bioinformatics上的研究论文中，来自加州大学尔湾分校和博德研究所的研究人员通过深度学习算法进行大规模基因表达预测，并在预测精度上获得了显着提升。 全基因组表达谱分析被广泛应用于描述细胞在不同生理病理条件下的活动状态，例如不同的癌组织细胞在各种给药条件下会产生
2016值得关注的技术：基因组分析深度学习
《Nature Methods》盘点2015年度技术，选出了最受关注的技术成果：单粒子低温电子显微镜（cryo-EM）技术。 除此之外，也整理出了2016年最值得关注的几项技术，分别为：细胞内蛋白标记（Protein labeling in cells）、细胞核结构（Unraveling nuc
Nat－Comm|－张强锋组利用人工智能算法分析单细胞ATACseq数据
近年来，深度学习等人工智能技术在图像识别，自然语言处理等领域取得了令人瞩目的成就。人工智能技术应用于生命科学，对生物信息多个领域产生了重大的影响。深度学习算法借助于生命科学大数据的飞速发展，从海量大数据中自动高效地提取特征进行学习，极大超越了依赖人工提取特征的传统人工智能算法，在医疗图像处理、结
美研究揭示大脑如何学习语言
美国一项新研究表明，人类用于学习语言的大脑回路还能“兼职”其他用途，而非此前认为的是专门用于学习语言的模块。 发表在最新一期美国《国家科学院学报》上的这项研究显示，儿童学习母语及成年人学习外语时使用的大脑回路还有记住购物清单或学习开车等多种用途。论文共同作者、州立肯特大学的菲利普·哈姆里克
美研究揭示大脑如何学习语言
新华社电 美国一项新研究表明，人类用于学习语言的大脑回路还能“兼职”其他用途，而非此前认为的是专门用于学习语言的模块。 发表在最新一期美国《国家科学院学报》上的这项研究显示，儿童学习母语及成年人学习外语时使用的大脑回路还有记住购物清单或学习开车等多种用途。论文共同作者、州立肯特大学的菲利普
深度学习算法“解密”脑活动
英国《自然·医学》杂志9月25日在线发表的一项研究，报告了一种可以分析四肢瘫痪患者大脑活动的深度学习算法。该算法已被用于向患者的前臂肌肉传递电刺激，从而恢复瘫痪肢体的功能性运动。 慢性瘫痪患者的生活质量可以通过脑机接口加以改善。脑机接口可以将控制运动的中枢神经系统回路和辅助设备（例如计算机光标
AI侦探敲碎深度学习黑箱
研究人员创建了能填补照片空白的神经网络，以鉴别人工智能瑕疵。 Jason Yosinski坐在美国加州旧金山的一个小型玻璃办公室内，陷入了对人工智能的沉思。作为优步公司的研究科学家，Yosinski正为在笔记本电脑上运行的人工智能（AI）进行“脑外科手术”。 很多AI将改变人类现代生活，例如
单细胞测序数据分析中深度学习方法的稳定性如何提高？
提高单细胞测序数据分析中深度学习方法稳定性的策略： 1. 数据增强 - 采用数据扩充技术，如随机旋转、翻转、添加噪声等，增加数据的多样性，从而使模型对数据的变化更具鲁棒性。 2. 正则化 - 应用正则化方法，如 L1 和 L2 正则化、Dropout 等，防止模型过拟合，提高
单细胞测序数据分析中的应用案例
以下是一些深度学习方法在单细胞测序数据分析中的应用案例： 1. 细胞类型分类 - 研究人员使用深度学习算法，如卷积神经网络（CNN），对单细胞测序数据进行分析，以准确地识别和分类不同的细胞类型。例如，通过训练模型学习不同细胞类型的基因表达特征，从而能够对新的单细胞数据进行快速准确的分类。
基于深度学习的全基因组选择新方法诞生
近日，中国农业科学院作物科学研究所、三亚南繁研究院大数据智能设计育种创新团队联合多家单位提出利用植物海量多组学数据进行全基因组预测的深度学习方法, 可以实现育种大数据的高效整合与利用，将助力深度学习在全基因组选择中的应用，为智能设计育种及平台构建提供有效工具。相关研究成果发表在《分子植物》（Mole
深度学习算法准确追踪动物运动
根据英国《自然·神经科学》杂志8月21日在线发表的一项研究，美国哈佛大学团队运用一种新型深度学习算法，成功追踪动物运动及行为，其准确度可达到人工水平，而且无需采用追踪标记物或进行费时的手动分析。专家认为，这一成果打开了海量的数据来源之门。 准确追踪行为发生期间的身体运动部位是运动科学的一项重要
TPU将成深度学习的未来？（二）
能够进行数据推理的第二代TPU第一代的TPU只能用于深度学习的第一阶段，而新版则能让神经网络对数据做出推论。谷歌大脑研究团队主管Jeff Dean表示：“我预计我们将更多的使用这些TPU来进行人工智能培训，让我们的实验周期变得更加快速。”“在设计第一代TPU产品的时候，我们已经建立了一个相对
TPU将成深度学习的未来？（一）
在Google I/O 2016的主题演讲进入尾声时，谷歌的CEO皮采提到了一项他们这段时间在AI和机器学习上取得的成果，一款叫做Tensor Processing Unit（张量处理单元）的处理器，简称TPU。在这个月看来，第一代的TPU处理器已经过时。在昨天凌晨举行的谷歌I/O 2017
深度学习协助预测厄尔尼诺－|《自然》论文
《自然》发表的一篇论文Deep learning for multi-year ENSO forecasts报道了一种可以提前一年半预测厄尔尼诺事件的深度学习方法，克服了该领域内长期存在的一项挑战。用来预测厄尔尼诺现象的CNN预测系统来源: Ham et al. 厄尔尼诺事件发生于太平洋东部和
阿尔茨海默病小胶质细胞基因特征揭示
近日，新加坡杜克-新加坡国立大学医学院和澳大利亚莫纳什大学的科学家发现了与淀粉样斑块吞噬作用相关的小胶质细胞的基因表达特征，为研究阿尔茨海默病的潜在发病机制和干预措施提供了新目标。相关论文发表在21日的《自然·通讯》杂志上。 阿尔茨海默病是痴呆症最常见的形式，其特征是大脑中淀粉样斑块的积聚。小胶
首次揭示单细胞水平大豆根瘤基因表达的动态特征
原文地址：http://news.sciencenet.cn/htmlnews/2023/5/500742.shtm近日，中国农业科学院作物科学研究所大豆优异基因资源发掘与创新利用创新团队与国内高校合作，首次在单细胞水平解析了大豆根瘤成熟过程中基因表达的动态变化，并在未成熟的根瘤侵染细胞中成功鉴定到
温度如何影响污水深度处理膜污染？
安徽理工大学地球与环境学院青年教师陶晨与加拿大滑铁卢大学工程学院教授Wayne Parker和不列颠哥伦比亚大学教授Pierre Berube课题组合作，针对安大略省多伦多市Keswick污水回用中心冬季深度处理污染加剧的问题，进行了前期历史数据分析和后期实验研究，厘清了二级生物处理运行温度和深度处
研究揭示成瘾药物影响小鼠学习记忆的分子机制
记者日前从中科院广州生物医药与健康研究院获悉，该院郑辉研究组与美国明尼苏达大学的科研人员合作发现，吗啡、常用阿片类镇痛剂等成瘾类药物可以通过多条信号通路或者调节因子，调节小鼠海马区中一个重要转录因子的活性，进而通过阻断成体神经的发生抑制成熟中枢神经系统中新神经元的产生。 此外，研究组还通过
Nature：利用深度学习可预测细胞外观，帮助发现病变过程
据Nature最新报道，艾伦细胞科学研究所（Allen Institute for Cell Science）发布的网站Allen Cell Explore，包含数千个干细胞的三维立体图像，不止是发现每个细胞的独特外观，通过深度学习算法，该研究所还对细胞的外观进行了预测。改变一个基因对细胞整体而
基因组密码被解锁：深度学习模型破解非编码区奥秘
人类基因组中超98%的遗传变异位于非编码区，这些变异通过调控染色质可及性、三维构象、剪接加工等多种分子机制影响基因表达，最终导致疾病发生。由于调控机制的复杂性和细胞类型特异性，目前解读非编码变异的分子效应仍是重大挑战。现有深度学习模型在预测功能基因组特征时，往往在输入序列长度与预测分辨率之间难以兼顾
揭示了气候变暖和树木基因如何影响真菌群落动态
在影响橡树叶上真菌物种的数量和特性方面，气候变暖比植物基因发挥的作用更大，尤其是在秋季。近日，权威学术期刊New Phytologist发表了瑞典斯德哥尔摩大学Maria Faticov团队的最新相关研究成果，题为Climate warming dominates over plant geno
新光学芯片可实现高效“深度学习”
美国麻省理工学院（MIT）科学家在12日出版的《自然·光学》杂志上发表论文称，他们开发出一种全新的光学神经网络系统，能执行高度复杂的运算，从而大大提高“深度学习”系统的运算速度和效率。 “深度学习”系统通过人工神经网络模拟人脑的学习能力，现已成为计算机领域的研究热门。但由于在模拟神经网络任务中
新光学芯片可实现高效“深度学习”
美国麻省理工学院（MIT）科学家在12日出版的《自然·光学》杂志上发表论文称，他们开发出一种全新的光学神经网络系统，能执行高度复杂的运算，从而大大提高“深度学习”系统的运算速度和效率。 “深度学习”系统通过人工神经网络模拟人脑的学习能力，现已成为计算机领域的研究热门。但由于在模拟神经网络任务中