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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 |
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101 | 2024-08-07 |
TransMHCII: a novel MHC-II binding prediction model built using a protein language model and an image classifier
2023-Apr, Antibody therapeutics
DOI:10.1093/abt/tbad011
PMID:37342671
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研究论文 | 本文介绍了一种利用蛋白质语言模型提取特征来预测主要组织相容性复合体II类(MHC-II)肽结合亲和力的方法,采用了一种新颖的迁移学习方法,将模型骨干替换为设计用于图像分类任务的架构。 | 本文提出的TransMHCII模型在接收者操作特征曲线下面积、平衡精度和Jaccard分数上优于NetMHCIIpan 3.2和NetMHCIIpan 4.0-BA,展示了架构创新在生物学问题深度学习模型开发中的潜力。 | NA | 开发一种新的MHC-II结合预测模型,利用蛋白质语言模型和图像分类器的特征。 | 主要组织相容性复合体II类(MHC-II)肽的结合亲和力。 | 机器学习 | NA | 蛋白质语言模型(PLMs)和图像分类器 | EfficientNet v2b0, EfficientNet v2m 或 ViT-16 | 图像 | NA |
102 | 2024-08-07 |
ACCELERATED PARALLEL MRI USING MEMORY EFFICIENT AND ROBUST MONOTONE OPERATOR LEARNING (MOL)
2023-Apr, Proceedings. IEEE International Symposium on Biomedical Imaging
DOI:10.1109/isbi53787.2023.10230471
PMID:38738185
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研究论文 | 本文研究了单调算子学习(MOL)框架在并行MRI加速中的应用 | MOL算法结合了单调卷积神经网络(CNN)和共轭梯度算法,提供了与压缩感知算法相似的唯一性、收敛性和稳定性保证,同时显著提高了内存效率 | NA | 验证MOL框架在并行MRI加速中的有效性 | 并行MRI加速 | 计算机视觉 | NA | 单调算子学习(MOL) | CNN | 图像 | NA |
103 | 2024-08-07 |
Yield prediction through integration of genetic, environment, and management data through deep learning
2023-04-11, G3 (Bethesda, Md.)
DOI:10.1093/g3journal/jkad006
PMID:36625555
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研究论文 | 本文通过深度神经网络整合遗传、环境和管理数据来预测玉米产量,并比较了两种模型开发方法的效果 | 本文发现深度学习和最佳线性无偏预测(BLUP)模型在包含交互作用时表现最佳,且优化深度神经网络子模块以适应每种数据类型能提高模型性能 | NA | 准确预测由不同基因型、环境和管理干预组合产生的表型结果 | 玉米产量预测 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 深度神经网络 | 遗传、环境和管理数据 | NA |
104 | 2024-08-07 |
Deep-Learning-Based Hepatic Ploidy Quantification Using H&E Histopathology Images
2023-04-16, Genes
IF:2.8Q2
DOI:10.3390/genes14040921
PMID:37107679
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研究论文 | 开发了一种基于深度学习的算法,用于使用常规临床实践中常见的H&E组织病理学图像量化肝细胞的倍性 | 首次成功尝试在H&E图像上自动化倍性分析 | NA | 提高临床样本中肝细胞倍性量化的可及性 | 肝细胞的倍性 | 数字病理学 | NA | 深度学习 | 深度学习模型 | 图像 | NA |