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Nat Comput Sci | 分而治之!基于子任务分解的单细胞扰动人工智能模型 STAMP

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

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#人工智能#神经网络#数据分析 +2
23+ 顶刊纯公开数据库建模!病理切片预测基因表达与患者治疗反应,原文提供了非常清晰的代码实现!

通过对16个癌症类型的大规模数据集进行验证,ENLIGHT–DeepPT在多种独立患者队列中成功预测了真实的免疫治疗反应者。

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#人工智能#机器学习#深度学习 +1
加权 KNN 算法的原理与详解

加权kNN,k近邻算法的增强改进版本。近邻算法(k-Nearest Neighbors, kNN)是一种用于分类和回归的非参数方法。它的基本思想是“看邻居”,即通过查找离目标点最近的 K 个数据点,来判断目标点的类别或数值。举个例子,假设有一个训练集,其中有两类点:红色代表类别0,绿色代表类别1。现在有一个白色点,需要确定它的类别。我们选择k=3,计算白色点到所有红色点和绿色点的距离,选取距离最近

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#算法#python#机器学习 +4
locuszoomr!这个 R 包可视化 GWAS 结果数据绝对够顶

生信碱移locuszoomr可视化GWAS结果locuszoomr 是由伦敦玛丽王后大学的研究者开发的R包,允许用户生成出版级别的基因组位点注释图,这可以用于可视化并解读 GWAS 分析结果。由 locuszoomr 生成的基因位点注释图通过 R 基础图形或 ggplot2 生成,简易使用的同时又附加了大量个性化参数设置。本文将介绍locuszoomr的使用方法,大家也可以根据官方文档探索更多的个

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#r语言#开发语言#数据分析 +1
Triton/window安装: triton-2.0.0-cp310-cp310-win_amd64.whl文件

【代码】Triton/window安装: triton-2.0.0-cp310-cp310-win_amd64.whl文件。

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#数据分析#python#bash
到底了