基因

编辑 | 萝卜皮深度神经网络模型的快速进步显著增强了从微生物序列数据中提取特征的能力，这对于解决生物学挑战至关重要。 然而，标记微生物数据的稀缺性和复杂性给监督学习方法带来了巨大的困难。 为了解决这些问题，山东大学的研究人员提出了 DNASimCLR，这是一个专为高效基因序列数据特征提取而设计的无监督框架。

编辑 | 萝卜皮近年来，基因编辑技术以及各种基因治疗方法使科学家能够改变活细胞内的基因。 然而，只影响特定细胞类型或组织中的基因，而不是影响整个生物体的基因，一直很困难。 部分原因是人们对控制基因表达和抑制的 DNA 开关 [即顺式调控元件 (CRE）] 的理解仍面临挑战。

编辑 | 萝卜皮空间组学技术以细胞和亚细胞分辨率解析复杂器官的功能组件。山东大学的研究团队引入了空间图傅里叶变换  (Spatial Graph Fourier Transform，SpaGFT)，并将图信号处理应用于各种空间组学分析平台，以生成可解释的表示。这种表示支持空间可变基因识别并改进基因表达推断，在分析人类和小鼠空间转录组数据方面优于现有工具，效率是现有工具的百倍。SpaGFT 可以识别…

编辑 | 萝卜皮空间转录组学的出现，彻底改变了构造内基因表白的研讨。然而，诠释空间点的生物特性仍然是一个挑战。为了解决这个问题，复旦大学的研讨人员引入了 Pianno，一个鉴于标志基因自动进行布局语义诠释的贝叶斯框架。Pianno 在精确诠释各种空间语义（从不同的解剖布局到复杂的肿瘤微环境）以及估计细胞典型分布（跨各种空间转录组学平台生成的数据）方面的卓越能力。研讨人员使用 Pianno 结合聚类…

编辑 | 萝卜皮破译基因及其基因组配景之间的关系，是理解和设计生物系统的基础。机器进修在从大量蛋白质序列数据集中进修序列-布局-功效范式背后的潜在关系方面表现出潜力。哈佛大学和麻省理工学院（MIT）的研讨职员在数百万个宏基因组框架上训练基因组谈话模型（gLM），从而分析基因之间潜在的功效和调控关系。gLM 能够进修「上下文」化的蛋白质嵌入，捕获基因组上下文以及蛋白质序列本身，并编码具有生物学意义和…

编辑 | 萝卜皮GPT-4 是一种专为语音理解和生成而设计的大型语言模型。哥伦比亚大学梅尔曼公共卫生学院（Columbia University Mailman School of Public Health）的 Wenpin Hou 和杜克大学医学院（Duke University School of Medicine）的 Zhicheng Ji 证实，大语言模型 GPT-4 可以在单细胞 RN…

作者 | 中国科学院多学科交叉钻研团队编辑 | ScienceAI被称为20世纪人类三大科学计划之一的人类基因组计划，拉开了深度剖析性命奥秘的序幕。由于性命过程具有多维度、高度动态的特点，传统实验钻研手段难以系统精确地破解基因密码的底层共性法则，亟需运用强大的计算技术来实现基因数据的表征建模与学问发现。当前，以大模型为核心的人工智能技术在计算机视觉和自然语言明白等领域引发了革命，展示出了对数据和学…

编辑 | 紫罗生成式预训练模型在自然语言处理（NLP）和计算机视觉等领域取得了显著的成功。文本是由文字组成的，细胞可以用基因来表征。NLP 和单细胞生物学之间的另一个核心相似之处是，用于训练的公开可用的单细胞 RNA 测序（scRNA-seq）数据的规模庞大且不断增长。NLP 模型是否也能理解单细胞生物学的内在逻辑并发展「涌现思维」？近日，来自加拿大多伦多大学和彼得·蒙克心脏中心（Peter Mu…

编辑 | 绿萝单细胞多组学 (scMulti-omics) 技术允许同时量化多种模态，以捕捉复杂分子机制和细胞异质性的复杂性。现有工具无法有效地揣度出差别细胞范例中 active 生物搜集以及这些搜集对外部刺激的反应。在此，来自山东大学参与的多机构研讨团队，开发了基于深度进修的单细胞数据多组学综合平台：DeepMAPS，用于从 scMulti-omics 进行生物搜集推理。DeepMAPS 在异构…