TCGA 数据库基因表达数据的下载：最大的公开肿瘤数据库，可用于各种深度学习项目

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生信碱移scTenifoldXct，一种结合了细胞内和细胞间基因网络的计算工具，利用 scRNA-seq 数据检测细胞间相互作用。单细胞 RNA 测序（scRNA-seq）能够以稳健且可重复的方式同时收集数万个细胞的转录组信息。利用 scRNA-seq 数据，可以通过复杂组织中细胞特异性配体-受体（LR）的映射来研究细胞通信网络。不断发展的 scRNA-seq 数据空间已经催生了许多用于挖掘细胞间

生信碱移Rtorch经典的统计方法和简单的回归模型在面对复杂的非线性问题时，往往难以有效捕捉数据中的深层次特征。深度学习能够从数据中自动学习特征并进行复杂模式的建模，特别是在图像识别、自然语言处理和基因组学等领域表现卓越。▲ 关于神经网络的易懂讲解，可以点击此处蓝字查看小编的另一篇文章。尽管如此，生信用户最常使用的代码框架是 R 语言，而当前的主流神经网络框架 (如PyTorch) 大多基于 Py

当下，医学研究者使用生存模型来评估预后变量在如死亡或癌症复发等结果中的重要性。一个常用且标准的生存模型是Cox比例风险模型 (CPH)。CPH 是一个半参数模型，用于计算观察到的协变量对事件发生（例如“死亡”）的风险的影响。CPH 一般被认为是线性的，是因为它假设给定的协变量和风险之间的关系是对数线性的。具体来说，模型的基本形式是：其中：当我们考虑对数风险（也就是风险的对数），这种关系就变成了线性

STAMP方法通过将复杂的基因干扰预测问题分解为三个子任务，展示了与人类认知过程相似的“分而治之”策略。这种方法灵活的借助了当前单细胞扰动领域主流的深度学习模型（如图神经网络、Transformer等），同时其在解决高维数据问题上的思路有相通之处。相较于传统的单一任务模型，STAMP的子任务设计使得其更适应于处理数据维度高且具有稀疏性特征的问题。此外，STAMP与现有的基因调控网络建模方法（如Ce

生信碱移torch模块可视化VisualTorch旨在帮助可视化基于Torch的神经网络架构，似乎是今年才上传到github上。它目前支持为PyTorch的Sequential和Custom模型生成分层风格、图形风格和LeNet风格的架构。工具的灵感源自visualkeras、pytorchviz和pytorch-summary。▲ 可视化示例使用以下代码安装该库：环境依赖如下，实测的时候发现py

语言模型是一种AI模型，能够学习序列中的复杂模式，比如句子中的词汇或蛋白质中的氨基酸序列。它们的应用不仅限于文本生成，还可以解决多种生物信息学问题，如基因序列分析、蛋白质结构预测等。▲ 生物研究中的语言模型可以处理自然语言（如英语）或生物语言（如单细胞数据中的基因或蛋白质序列），将输入分解为词块（如单词或氨基酸）进行处理。

样本与总体」样本（Sample）是指从总体中选择的一部分观察结果或数据点的集合。在统计学和机器学习中，样本用于对总体进行推断和建模。样本是通过抽样方法获取的，抽样过程旨在使样本具有代表性，能够反映总体的特征和性质。样本的大小可以根据需求来确定，常用的样本量有几十个到几千个观测值。样本通常用于以下目的：描述总体：样本数据可以用来描述总体的特征和属性。通过对样本的分析，可以推断出总体的统计特征，如均值

别再傻傻的将损失累加了，bro