作者提出了一种基于DNA序列的卷积神经网络方法(scBasset)来对scATAC数据进行建模。实验表明，通过利用可及性峰值下的DNA序列信息和神经网络模型的表达能力，scBasset在scATAC和单细胞多组数据集的各种任务中展现了最先进的性能，包括细胞类型识别、scATAC去噪、数据集成和转录因子活性推断。

作者 | 蒋长志指导 | 刘向荣教授，曾湘祥教授单位 | 厦门大学研究方向 | 多任务学习，图神经网络1.研究背景在生物医学领域，分析大规模、高维度的单细胞数据，并且处理由分批实验效应和...

作者 | 程玉审稿 | 杨喜喜今天给大家介绍吉林大学计算机科学与技术学院杨博老师团队在ICLR2020的一篇论文，该研究针对MPNN现存的一些问题提出了一种新的图神经网络的几何聚合方式，...

今天介绍来自西交利物浦大学和福建医科大学的Zitao Song, Daiyun Huang等人六月份发表在Nature Communication的文章“Attention-based multi-label neural networks for integrated prediction and interpretation of twelve widely occurring RNA mod

今天给大家介绍由美国宾夕法尼亚大学佩雷尔曼医学院生物统计学，流行病学和信息学系Jian Hu等人在《Nature Machine Intelligence》上发表了一篇名为“Iterative transfer learning with neural network for clustering and cell type classification in single-cell RNA-se

作者 | 吴隆鑫单位 | 厦门大学方向 | 生物序列分析研究背景RNA分子是生物体内参与各种如细胞分化、代谢、记忆存储等重要生命活动的一类大分子，其常见的种类有rRNA、mRNA、tRN...

今天给大家介绍的是浙江工业大学智能制药研究院的段宏亮教授研究团队发表在Chemical Communications上的文章 "Heck reaction prediction using a transformer model based on a transfer learning strategy"。迁移学习是一种将某个领域或任务中学习到的基础知识或模式应用到不同但相关问题中的方法，可以有效

今天带来的是商汤科技（SenseTime）研究小组发表在arxiv上的Learning Unknown from Correlations: Graph Neural Network for Inter-novel-protein Interaction Prediction。现有蛋白质-蛋白质相互作用（protein-protein interaction, PPI）预测方法在未知数据集（指的是

作者 | 李芬审稿 | 苏祥今天给大家介绍2019年6月发表在ACL上的论文“Attention Guided Graph Convolutional Networks for Rela...

长期以来，创造满足各种功能需求的蛋白质一直是生物化学家的目标。这需要彻底了解多肽链序列与所得蛋白质结构之间的关系。近年来，蛋白质设计领域终于达到了一个阶段，可以利用物理和化学原理来指导新...