其实在Seurat v3官方网站的Vignettes中就曾见过该算法，但并没有太多关注，直到看了北大张泽民团队在2019年10月31日发表于***Cell*的《Landscap and Dynamics of Single Immune Cells in Hepatocellular Carcinoma》，为了同时整合两类数据（包括SMART-seq2和10X）（Hemberg-lab单细胞转录组

以长读长转录组为代表的测序技术发展促进了同一基因中不同RNA转录本间相对比例的准确定量，以及关键组织及细胞类型中特异表达转录本全长的识别，是研究人类转录组复杂性的重要手段。人工智能技术是解决这一难题的潜在最佳途径，但目前已有模型仅能实现对个别样品中剪接位点强度的预测，难以用于转录本水平的预测，且缺乏对于未见组织及细胞类型的扩展能力。该研究不仅加深了人们对组织特异性和疾病相关剪接机制的认识，也为癌症

也就是说，优势计算涉及另外两个模型，这些模型的规模通常与我们正在微调的原始模型相同。他们采用了基础版本的概率策略优化算法（vanilla PPO），而非 DeepSeek-R1-Zero 中所使用的广义随机策略优化算法（GRPO），并省略了强化学习对人类反馈（RLHF）流程中常见的 Kullback-Leibler 正则化项（KL regularization）。有趣的是，论文还发现，这些长链模型

ClinVar是一个免费访问的公共数据库，记录了人类变异和表型之间的关系，并提供了支持性证据（supporting evidence）。ClinVar提供的变异临床意义（clinical significance）判读标准（Assertion Criteria）包含：pathogenic, likely pathogenic, uncertain significan...

不过现在多组学数据进一步激增——这个从目前逐渐增多的各类大规模人群基因组项目上可以看出来，这其实带来了新的挑战——就是数据挖掘的难度增加了。我们要高效地从多组学数据中挖掘出有价值的信息，那么就需要掌握更富有表现力的方法，这个时候深度学习就成了一个合适的选择。因为就目前来说深度学习本身就适合用来挖掘大量的、多维度数据背后的潜在规则，它也已经改变了多个计算机领域，包括图片识别、人脸识别、机器翻译、自然

欢迎关注天下博客：http://blog.genesino.com/2100/01/shengxinbaodian/生信的作用越来越大，想学的人越来越多，不管是为了以后发展，还是为了解决眼下的问题。但生信学习不是一朝一夕就可以完成的事情，也许你可以很短时间学会一个交互式软件的操作，却不能看完程序教学视频后就直接写程序。也许你可以跟着一个测序分析流程完成操作，但不懂得背后的原理，不知道什么参数需..

GEO是当今最大、最全的公共基因数据资源库，包括基因的表达、突变、修饰等信息，涵盖几乎所有的疾病，且单个实验检测样品数目较多。TCGA数据库包含11,000个病人的33种肿瘤的7个不同层面的基因数据 (包括基因表达、CNV，SNP，DNA甲基化，miRNA，外显子组等)和临床数据，意在解析癌症发生的分子机制、肿瘤的亚型和治疗靶点等。这两个来源的数据都是对外公开的，是学习、研究和应用的一个资源宝库.

默沙东NAR论文| DeepBGC，用于生物合成基因簇预测的深度学习基因组挖掘策略1. 论文简介2. 摘要3. 引言4. 材料与方法5. 结果6. 讨论Hannigan G D, Prihoda D, Palicka A, et al. A deep learning genome-mining strategy for biosynthetic gene cluster prediction[J

大会的主题为“医药融合·数智驱动——生物信息学引领医药发展新征程”，大会聚焦生物信息学前沿热点问题、关键算法突破与计算技术创新，围绕该领域新理论、新方法、新技术及其在生命科学研究中的应用展开深入研讨，诚邀国内外知名专家学者齐聚一堂、共话前沿。算法驱动生物信息学创新，赋能生命科学研究，为促进生物信息学领域的学术交流与科技创新，深化生物信息学算法研究，第四届山东省生物信息学学术大会暨全国生物信息学算法

GEO是当今最大、最全的公共基因数据资源库，包括基因的表达、突变、修饰等信息，涵盖几乎所有的疾病，且单个实验检测样品数目较多，是我们分析、学习的很好资源。实验设计原始文章对14个溃疡性结肠炎病人 (Ulcerative colitis, UC)和15个克罗恩病病人 (Crohn’s disease, CD)的发炎组织和未发炎组织活检采样，用Affy芯片检测基因表达谱，研究发炎组织和未发炎组织的..