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专家访谈
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【Nature子刊】西湖大学郭天南团队：利用蛋白质组学与机器学习技术预测II期和III期结肠癌患者的总生存期
2024年8月13日，西湖大学医学院郭天南团队在期刊《Cell Discovery》上发表了题为“Prediction of overall survival in stage II and III colon cancer through machine learning of rapidly-acquired proteomics”的研究论文。本研究的目的是开发一个可理解的分类模型，以基...
【研究】药物再利用的新方法：机器学习+两阶段预测法+基因表达的无监督聚类！
Yi Cong和共同作者于6月3日在《OMICS: A Journal of Integrative Biology》杂志上发表了他们的研究方法“A New Approach to Drug Repurposing with Two-Stage Prediction, Machine Learning, and Unsupervised Clustering of Gene E...
【Science子刊】机器学习精准预测抗生素耐药性，有望实现自由控制抗生素耐药性的传播！
基因不仅通过出生而遗传。细菌也有能力通过一种叫做水平基因转移的过程相互传递基因，或者从环境中获取基因，这是抗生素耐药性传播的罪魁祸首。 该研究论文于昨日（10月22日）发表在《Science Advances》上，名为“Functions predict horizontal gene transfer and the emergence of antibiotic...
【Cell子刊】成功开发人体肝脏类器官！合成生物学+机器学习为肝脏移植带来新希望！
原国家卫计委等部门统计数据显示，我国每年大约有150万器官衰竭患者，其中有30万患者适合器官移植方式治疗，但仅有1万多人能得到器官移植救治。因此，供体器官与受体需求的极度不平衡已经成为阻碍治疗的一大难题。 近日，匹兹堡大学医学院的研究人员结合了合成生物学技术以及机器学习算法，创造出具有血液和胆汁处理系统的人体肝脏类器官。...
通过机器学习预测癌症抗原能否引起免疫反应——新算法助力个性化癌症疫苗研究
近日，北卡罗莱纳大学的研究人员设计并验证了一个新的机器学习算法模型，该模型可以预测特定肿瘤特异性抗原产生免疫反应的能力，有助于克服研制个性化癌症疫苗的重大障碍。 抗原是免疫系统区分正常细胞和癌细胞的标志，而肿瘤新生抗原(Neoantigen)的发现对癌症的诊断、过继性免疫治疗、肿瘤疫苗、个性化治疗起着极其重要的作用。随着高通量测序技术的发展以及国际大型肿瘤基因组...
交叉信息学院曾坚阳课题组和药学院陈立功课题组在《自然·通讯》合作发表药物-标靶相互作用预测的新颖机器学习算法
药物-标靶相互作用预测是药物发现和重定位的关键步骤。大规模基因组、化学和药理数据的出现为药物-标靶相互作用预测提供了新的机会，但如何系统且高效地整合大规模异构数据是当前的研究难点。 曾坚阳研究员和陈立功研究员提出了一套全新的药物-标靶相互作用预测方法，该工作从目前已有的大规模数据库出发，构建了一个涵盖描述标靶基因、药物、药物副作用、疾病等相互作用或者联系的大规模异构网络。其次...
新的技术革命已经到来？继IBM Watson之后又一机器学习系统应用于医学研究
目前,科学家共发现了大约1100种能够穿透细菌细胞膜的抗菌肽,而这些抗菌肽编码基因中的大多数拥有大相径庭的序列特异性.近期,来自美国伊利诺斯大学的研究人员开发了一种新的机器学习系统,这种机器学习系统可以基于跨膜肽的物理化学性质发现并设计新的阿尔法螺旋跨膜活性结构. “在这项研究中,我们将一种分类器形机器学习系统训练成为了一种支持向量机(SVM),这...
华大基因未来在人工智能的成功之道：机器学习的那些奇妙又恐怖的应用（1）
前华大CEO王俊同学忽发壕言要用100亿加人工智能攻克人类疾病，引发了众多关于只爱梦想不爱金钱的热议（似乎并没有），也使大家对人工智能兴趣高涨。作为在遥远的北京华大时期和王俊共走过一条走廊的我，被很多人问王同学的计划能否成功。我总是斩钉截铁的说：以王同学的聪明才智，总有一天，他因人类疾病研究而创造的财富，肯定会超过他的帅气程度！（好像哪里逻辑不对！）说正...