Dynamische Modellierung in Netzwerken: Der Einfluss der Architekturauswahl auf die Vorhersagegenauigkeit von Graph Neural Networks Graphneuronale Vektorfelder: Ein neuer Ansatz zur Modellierung dynamischer Netzwerke Einleitung In der heutigen Zeit gewinnen grafbasierte Lernmethoden zunehmend an Bedeutung, insbesondere bei der Analyse komplexer ...
Die Studie befasst sich mit der Feinabstimmung von Protein-Sprachmodellen (pLMs) für verschiedene Vorhersageaufgaben. Sie trainierten 615 individuelle Vorhersagemethoden, die in acht Modellen auf acht verschiedenen Datensätzen basierten. Diese Methoden wurden entweder durch Feinabstimmung oder die Verwendung eingefrorener Einbettungen aus vorab ...
Die Studien fokussieren auf die Entwicklung von Deep-Learning-Algorithmen für die Erkennung und Diagnose von Krankheiten wie diabetische Retinopathie, Hautkrebs, Herz-Kreislauf-Erkrankungen, Brustkrebs und Mesotheliom. Dabei wurden auch Smartphone-basierte Retina-Imaging-Systeme eingesetzt. In anderen Studien wurden Deep-Learning-Modelle verwendet, um Gesichtsphänotypen genetischer Störungen zu ...
Die β-Catenin-Bindung kann durch die Verwendung von Peptiden an der N- oder C-Terminus verlängert werden, um die Wirksamkeit gegenüber der β-Catenin/TCF-Interaktion zu verbessern. Die Wahl der Verlängerung hängt von der erhaltenen Struktur des Peptids ab, wobei sowohl hydrophobe als auch ...
In vorherigen Studien zur Identifizierung von Enzymaktivstellen wurde die Vorhersageaufgabe in der Regel als (1) Klassifizierung von Aminosäurereste-Token in der Aminosäuresequenz eines Enzyms, oder (2) als Klassifizierung von Graphknoten in einem gegebenen Enzymgraphen definiert. Diese Studien betonten hauptsächlich die Sequenz- ...
Die Autoren haben ein neuronales Netzwerk entwickelt, um Signaturen der Transkriptionsaktivierung zu quantifizieren, indem sie einen Autoencoder trainiert haben, um die Expression von 22 koexprimierten aktivitätsabhängigen Genen aus einem 1-dimensionalen latenten Raum zu rekonstruieren. Das Modell wurde unter Verwendung öffentlich ...
Die Studie wurde von Ethikkommissionen von 89 Standorten, die an der ANNAR-Studie, NCT03955913 teilnahmen, genehmigt. Diese Standorte wurden von Janssen R&D gesponsert, der die globale Aufsicht und Genehmigung der Studie bereitstellte. Die Studie wurde gemäß einschlägiger Gesetzgebung und ethischer Richtlinien ...
Die Studie testete die Fähigkeit des Modells AlphaFold (AF), sowohl bekannte als auch alternative Faltenzustände von Proteinen vorherzusagen. Dazu wurden 92 Proteinpaare verwendet, die experimentell bekannte Faltenwechsel gezeigt hatten. Die meisten dieser Proteine sind wahrscheinlich Teil des Trainingssets von AF, ...
DataM Intelligence hat einen neuen Forschungsbericht zum Thema “Natural Language Processing in Healthcare and Life Sciences Marktgröße 2024” veröffentlicht. Der Bericht enthält umfassende und aufschlussreiche Informationen zu verschiedenen Schlüsselfaktoren wie regionalem Wachstum, Segmentierung, CAGR, Geschäftsumsatzstatus der Top-Key-Player und Treibern. Der ...
Wir haben tabellarische, Bild- und multimodale DLS entwickelt und validiert, die zukünftige emergente referenzfähige DR, Maculopathie oder beides innerhalb von 1, 2 oder 3 Jahren vorhersagen, basierend auf Daten aus zwei großen, geografisch getrennten britischen DESPs. Prognostische Bild- und multimodale ...