Regression kann HRD aus Histologie vorhersagen Wir haben einen regressionsbasierten DL-Ansatz entwickelt, der einen durch SSL trainierten Feature-Extraktor und ein attMIL-Modell kombiniert und als CAMIL-Regression bezeichnet wird. Wir haben die Fähigkeiten dieses Ansatzes zur Vorhersage von HRD direkt aus Pathologiebildern ...
Deep Neural Networks haben gezeigt, dass sie genaue molekulare Strukturen aus Deskriptoren für viele molekulare Systeme vorhersagen können. Die DiG-Methode zielt darauf ab, nicht nur die wahrscheinlichste Struktur vorherzusagen, sondern auch verschiedene Strukturen mit Wahrscheinlichkeiten gemäß der Gleichgewichtsverteilung. Um diese ...
Tiefenlerngestützte Antibiotikasuche durch molekulare Wiederbelebung – Natur Biomedizinische Technik
Wir haben Proteome ausgestorbener Organismen aus dem NCBI-Taxonomie-Browser gesammelt und insgesamt 208 ausgestorbene Arten und 12.860 Proteine (5.190 nicht redundante Sequenzen) erhalten. Zusätzlich wurden 20.388 Homo sapiens-Proteine von UniProt heruntergeladen. Ein Inhouse-Peptiddatensatz wurde verwendet, um das APEX zu trainieren und ...
Traditionelle Moleküldarstellungen, die hauptsächlich auf kovalenten Bindungen beruhen, haben wichtige Aspekte wie Delokalisierung und nicht-kovalente Wechselwirkungen vernachlässigt. Vorhandene Machine-Learning-Modelle nutzen informationsarme Darstellungen, was ihre Fähigkeit zur Erfassung molekularer Komplexität einschränkt. Obwohl die computergestützte Chemie robuste quantenmechanische Methoden entwickelt hat, wird ...