深度学习在生物医药领域中的应用

本数据库通过收集和整理最新科研文献信息而得,供了解领域前沿进展之用。数据源自 PubMed Data ,每日自动更新,已收录文献数量参见 统计表格。表格内容由 GPT 自动整理,可能存在错误或遗漏,请使用时务必注意核实!

如有建议或合作意向,欢迎联系 linlin.yan(AT)bioinfo.app 或 微信 yanlinlin82。本项目遵循 MIT 许可 发布,欢迎下载 源码 自行修改使用。如觉得不错,还请不吝 给我打赏,你的支持是我继续创新的重要动力!

Sample Image
添加微信请说明来意
Sample Image
微信赞赏

除通过在线浏览外,为方便用户离线查阅,本站也提供 付费下载(定价10元)。之所以考虑收费,是因为批量扫描这些文献并整理也是有一定成本的,还请理解并多多支持。本站数据会持续更新,而仅需一次付费,未来就可以随时重新下载到最新版本数据。

当前筛选条件: [分区不过滤] [IF不过滤] [发表日期:201705-201705] [清除筛选条件]
当前共找到 2 篇文献。
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
Corrigendum: Characterisation of mental health conditions in social media using Informed Deep Learning
2017-05-16, Scientific reports IF:3.8Q1
NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
2 2024-08-07
Deep learning and 3D-DESI imaging reveal the hidden metabolic heterogeneity of cancer
2017-May-01, Chemical science IF:7.6Q1
研究论文 本文利用深度学习和3D-DESI成像技术揭示了癌症的隐藏代谢异质性 采用参数化t-SNE的深度无监督神经网络技术,能够捕捉到线性方法无法识别的复杂非线性关系,从而在3D-DESI-MS数据集中识别出新的代谢簇 NA 探索肿瘤组织的分子结构和代谢异质性 人结直肠腺癌活检样本 机器学习 结直肠癌 3D-DESI-MS 参数化t-SNE 图像 单个结直肠腺癌活检样本
回到顶部