深度学习在生物医药领域中的应用
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| 序号 | 推送日期 | 文章 | 类型 | 简述 | 创新点 | 不足 | 研究目的 | 研究对象 | 领域 | 病种 | 技术 | 模型 | 数据类型 | 样本量 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2024-08-07 |
A deep learning framework for modeling structural features of RNA-binding protein targets
2016-Feb-29, Nucleic acids research
IF:16.6Q1
DOI:10.1093/nar/gkv1025
PMID:26467480
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研究论文 | 本文开发了一种深度学习框架，用于模拟RNA结合蛋白（RBP）目标的结构特征，并预测其结合位点 | 首次将预测的RNA三级结构信息纳入模型，以构建统一的表示，描述RBP目标在所有三个维度上的结构特异性 | NA | 理解转录后基因调控的基本机制 | RNA结合蛋白的结合位点和结合偏好 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 深度学习框架 | 序列和结构数据 | 使用真实的CLIP-seq数据集进行测试 |