深度学习在生物医药领域的应用
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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 | 算法框架 | 模型架构 | 性能指标 | 计算资源 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2026-07-05 |
Deep learning for single-molecule science
2017-Oct-20, Nanotechnology
IF:2.9Q2
DOI:10.1088/1361-6528/aa8334
PMID:28762339
|
教程 | 本文是一篇教程，通过逐步指南说明如何将卷积神经网络（CNN）用于DNA测序中的碱基调用，并与支持向量机（SVM）进行比较 | 在单分子科学领域引入深度学习技术，特别是卷积神经网络，提供一个新的数据分析和预测方法 | 深度神经网络具有“黑箱”特性，影响数据解释和内部工作机制的理解 | 展示深度学习在单分子科学中的应用，特别是DNA测序碱基调用 | 单分子数据，特别是DNA测序数据 | 机器学习 | NA | DNA测序 | CNN | 序列数据 | NA | NA | 卷积神经网络（CNN），支持向量机（SVM） | NA | NA |
| 2 | 2024-08-05 |
A new method for enhancer prediction based on deep belief network
2017-Oct-16, BMC bioinformatics
IF:2.9Q1
DOI:10.1186/s12859-017-1828-0
PMID:29072144
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研究论文 | 本文提出了一种基于深度置信网络的增强子预测新方法 | 该研究提出了一种结合多种特征的新计算方法，称为EnhancerDBN，在增强子预测中表现优于现有的13种方法 | 目前的研究可能受限于计算模型在不同细胞系间的不一致性 | 旨在提高增强子预测的准确性和性能 | 关注增强子作为基因表达调控的重要元素 | 计算生物学 | NA | 深度学习 | 深度置信网络 | DNA序列特征、DNA甲基化、组蛋白修饰 | NA | NA | NA | NA | NA |