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Nat Commun | 结合机器学习与血浆蛋白质组质谱分析可提前7年预测帕金森病,准确率达79%
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Science | 结合大规模并行分析与深度学习技术,创建发育中人类大脑皮层调控元件及变异的图谱
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NAR | 伯晓晨课题组基于可解释机器学习模型,探索转录因子调控的发育和演化规律
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机器学习分类器CUPiD:基于cfDNA甲基化模式预测原发灶不明癌症的起源组织| Nat Commun
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Sci Transl Med | 新机器学习方法ARTEMIS绘制人类癌症重复元件图谱,助力癌症早期检测和组织溯源
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Nat Commun | 胡泽平/韩鹏/田艳涛团队合作构建基于代谢组学的胃癌诊断和预后机器学习模型
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Sci Transl Med | 机器学习+扩增子片段组测序实现灵敏的癌症早期检测
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Genome Research | 陈河兵/李程合作团队发表基于机器学习的单细胞年龄预测方法SCALE
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Nature | 快速纳米孔测序+机器学习,手术期间实现中枢神经系统肿瘤的准确分类
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Nat Commun | 基于特异性DNA甲基化特征的机器学习模型实现脑膜瘤的准确诊断和复发预测
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PNAS | 基于甲基化图谱及深度学习模型,实现cfDNA组织特异性定性及定量研究
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Nat Biotechnol | 多模态深度学习新模型联合高通量计算遗传筛选新方法,可准确预测不同细胞类型的染色质构象
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Nat Commun | 敏感性86.1%,特异性94.7%!cfDNA甲基化谱结合机器学习在癌症早诊领域取得新突破
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Nat Commun | 黄秀娟团队发表基于粪便微生物组的机器学习多类诊断模型,可精准预测不同疾病
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Nature子刊 | 多用途深度学习方法sciPENN,可预测、插补scRNA-seq、CITE-seq蛋白质表达
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Cell Reports | 南方医科大学朱浩团队开发深度学习算法DeepFavored,揭示适应性突变与疾病易感性关联
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• 1 年前
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Nat Commun | 利用机器学习准确分析FFPE样本的基因组学特征,解锁临床癌症样本的遗传密码
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Cancer Cell | 基于bulk RNA-seq精准重建肿瘤TME的机器学习新算法Kassandra
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Genome Biology | 伯晓晨/何松/张仲楠团队评估16种基于深度学习的癌症多组学数据融合算法
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Nat Commun | 性能优于传统生物标志物!基于网络生物学的机器学习方法可准确预测癌症患者免疫治疗反应
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Cancers | 机器学习与生理MRI数据相结合,实现对脑肿瘤的准确分类
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Science | 基于640万个新冠病毒基因组构建机器学习模型,可识别与适应性相关的突变
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德运康瑞新品发布 | 全球首创Digital-Seq单细胞组学平台震撼登场,从“芯”定义细胞
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癌症机器学习新算法REFLECT:基于协同突变特征预测癌症最佳治疗组合 | Cancer Discovery
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Nat Commun | 基于32基因特征构建的机器学习模型可有效预测胃癌患者的预后和治疗反应
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中科院计算所赵屹团队发表多组学数据融合深度学习框架——DeepOmix
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厦门大学团队发表基于深度学习算法的DIA数据处理方法,有效提升DIA蛋白质组学分析性能
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王凯团队发表利用长读长测序数据解析遗传变异的深度学习算法——NanoCaller | Genome Biology
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基于机器学习的儿童遗传综合征评估模型登LANCET子刊,可通过面部特征快速识别遗传病,准确率达88%
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Genome Biology | 新型机器学习神经网络ChINN,可基于DNA序列预测染色质相互作用
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Nat. Commun | 基于机器学习模型的全基因组cfDNA片段分析方法可精准诊断肺癌患者
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Nature | 基于66种癌症类型训练机器学习模型,绘制癌症基因潜在驱动突变图谱
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阅尔基因和微软研究院开发深度学习模型,用于预测NGS测序深度
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基于PET/CT图像的深度学习,可实现无创检测PD-L1状态和预测免疫治疗反应
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会议邀约 | Bio-Rad诚邀您参加Droplet Digital PCR 2021国际研讨会
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Nature子刊 | 江瑞/王永雄团队发表单细胞数据分析的深度学习方法
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Nature Medicine | 剑桥大学团队开发基于病理图像深度学习的半自动化分类模型,助力食管癌癌前病变早期诊断
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Nat Commun|单细胞ATAC-seq深度学习工具包AtacWorks,简单、高效且适用
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PNAS | 基于深度学习的高通量筛选方法预测阿尔茨海默病特异性磷脂酶c γ-1的 SNV
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元码基因基于RNA靶向测序和机器学习的癌症组织溯源方法亮相2019 CSCO
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