医学信息学深度神经网络 DNA结合蛋白分类算法特征选择蛋白质序列识别

DNA结合蛋白的深度神经网络识别方法

þ医学信息学解锁19（2020）100318DeepDBP：用于识别DNA结合蛋白的深度神经网络Shadman Shadab，Md Tawab Alam Khan，Nazia Afrin Neezi，Sheikh Adilina*，Swakkhar Shatabda联合国际大学计算机科学与工程系，地址...

应用卷积神经网络CNN预测DNA-蛋白结合位点Convolutional neural network architectures for predicting DNA...

标签：预测DNA-蛋白结合位点卷积神经网络

卷积神经网络是目前应用最为广泛之一的深度学习技术，它是一种含特征提取器(由卷积层和混合池层组成)的深度神经网络，该网络流行于计算机视觉领域。计算机视觉非常直观且好理解，机器学习领域对其关注已久。人类自身...

基于深度卷积神经网络与迁移学习的鱼类分类识别.pdf

标签：深度学习迁移学习鱼类卷积神经网络

高效的鱼类分类识别是海洋牧场智能化监测的基础 . 传统的通过浅层模型，利用目标特征的分类识别方法效率低下，泛化性差，... 使用基于 DCNN 与参数迁移的学习策略可以得到性能良好的深度神经网络鱼类分类识别模型 .

论文解读：基于迁移移学习的深卷积神经网络，用于从蛋白质主要序列预测与白血病相关的磷酸化位点

标签：学习 cnn 深度学习

关于磷酸化位点的预测，但是没有数据集与代码，其方法与模型并不复杂有待考量。

应用卷积神经网络CNN预测DNA-蛋白结合位点

标签：人工智能深度学习卷积神经网络

卷积神经网络是目前应用最为广泛之一的深度学习技术，它是一种含特征提取器(由卷积层和混合池层组成)的深度神经网络，该网络流行于计算机视觉领域。计算机视觉非常直观且好理解，机器学习领域对其关注已久。人类自身...

神经网络深度神经网络,深度神经网络应用实例

标签：神经网络 dnn 人工智能

比如交通领域，通过深度学习技术能监测到车辆停车、逆行等行为，甚至精确识别车辆的车牌号、颜色、车型、车辆里的人物等来辅助交通执法，甚至在发生交通事故和交通拥堵时进行报警等。比如金融行业，银行通过深度学习...

基于深度学习的高维光谱分类识别研究

标签：高维光谱; 特征学习; 分类识别; 深度学习; 深度信念网络

光谱分类识别一直是天文学家研究中的基础问题，也是 LAMOST 巡天计划的一项重要任.务．从 LAMOST 发布的海量天体光谱数据库中选取 F、G、K 3 种型星光谱数据，采用深度学习模.型进行分类识别研究和对比实验研究，...

“多边缘对比学习算法用于亚细胞蛋白质定位的方法”

标签：蛋白质亚细胞定位多边缘对比学习算法免疫组织化学图像肝脏和肾脏定位和功能

20626肝肾膜核多标记亚细胞蛋白质定位的多边缘对比学习算法Ziyi Liu，Zengmao Wang*，Bo Du*武汉大学湖北省多媒体与网络通信工程重点实验室，武汉{ziyiliu，wangzengmao，dubo} @ whu.edu.cn摘要蛋白质亚细胞定位是...

半监督学习在生物信息学中的应用及其挑战

标签：计算科学神经计算深度学习

生物信息学是一个跨学科的研究领域,结合生物学、计算机科学和统计学等多个学科,广泛应用于基因组测序、蛋白质结构预测、基因调控网络分析等生命科学研究中。随着高通量测序技术的快速发展,生物信息学面临着海量复杂...

"Lion-AYAD新算法：优化DNA蛋白合成，提高准确性，缩短执行时间

标签： DNA蛋白质合成智能生物信息分析狮子优化算法开放获取文章

埃及信息学杂志23（2022）271一种新的优化算法（Lion-AYAD），用于寻找最佳的DNA蛋白质合成Samaher Al-Janabib，Ayad Alkaimaa伊拉克巴比伦巴比伦大学妇女科学学院化学系b伊拉克巴比伦巴比伦大学妇女科学学院计算机...

深度神经学习方法预测癌症的研究

标签：沙特国王大学学报癌症预测新方法作者信息文章历史记录深度神经网络学习

沙特国王大学学报基于深度神经学习的癌症预测新方法放大图片作者：Haitham Elwahsha，Medhat A.Tawfeekb，c，A.A.Abd El-Azizd，e，Mahmood A.马哈茂德d，e，Maazen Alsabaanf，Engy El-shafeiyga埃及Kafrelsheikh ...

DeepRMethylSite:一种基于深度学习的蛋白质精氨酸甲基化位点预测方法

标签：深度学习神经网络

DeepRMethylSite:一种基于深度学习的蛋白质精氨酸甲基化位点预测方法甲基化是蛋白质翻译后最突出的修饰之一，调节许多重要的细胞功能。尽管已经报道了几种基于模型的甲基化位点预测器，但是所有现有的方法都采用...

译文Deep Learning in Bioinformatics --深度学习在生物信息学领域的应用（2）

标签：深度学习生物信息学综述

译文Deep Learning in Bioinformatics --深度学习在生物信息学领域的应用(1) 深度学习在生物信息学领域的应用(1) 原文链接：https://arxiv.org/abs/1903.00342 深层神经网络 DNNs的基本结构由一个输入层、多个...

深度学习在医疗领域的应用：影像诊断疾病预测药物研发

标签：计算科学神经计算深度学习

1. 背景介绍 1.1 医疗领域面临的挑战医疗领域一直面临着诸多挑战，例如疾病诊断的准确性和效率、疾病预测的可靠性、新药研发的成本和周期等。传统的医疗方法往往依赖于医生的经验和直觉，而这些方法...1.2 深度学习

论文解读：《Deep4mC：通过深度学习对DNA N4-甲基胞嘧啶位点进行系统评估和计算预测》

标签：算法机器学习深度学习

DNA N4-甲基胞嘧啶（4mC）修饰代表一种新型的表观遗传调控。它涉及各种细胞过程。作者系统地评估了八种... Deep4mC应用具有四个代表性特征的卷积神经网络，对于样本数量较少的物种，使用自举方法扩展了深度学习框架。

生物医药多组学与生物信息方法介绍

标签：数据分析人工智能生信

基因组学告诉你可能发生什么，转录组学和蛋白组学告诉你即将发生什么，而代谢组学告诉你正在发生什么。

译文Deep Learning in Bioinformatics --深度学习在生物信息学领域的应用（1）

标签：深度学习医学生物信息

译文Deep Learning in Bioinformatics --深度学习在生物信息学领域的应用

"深度神经网络及大象搜索优化在微阵列数据分析中的应用

标签：沙特国王大学学报微阵列数据分析基因表达大象搜索深度学习方法统计显著性检验

沙特国王大学学报大象搜索优化结合深度神经网络用于微阵列数据分析Mrutyunjaya PandaUtkal大学计算机科学与应用系，Vani Vihar，Bhubaneswar，印度阿提奇莱因福奥文章历史记录：2017年8月1日收到2017年12月2日修订...

常见的神经网络控制结构,神经网络分子结构模型

标签：神经网络机器学习人工智能

4.2人工神经网络的优缺点人工神经网络由于模拟了大脑神经元的组织方式而具有了人脑功能的一些基本特征，为人工智能的研究开辟了新的途径，神经网络具有的优点在于:（1）并行分布性处理因为人工神经网络中的神经元...

《深度学习及其在生物医学中的应用》

标签：神经网络深度学习机器学习

基于深度学习的算法从人工神经网络发展而来，在从复杂数据中提取特征和学习模式方面显示出巨大的前景。本文的目的是提供深度学习技术和一些最先进的应用在生物医学领域的概述。本文首先介绍了人工神经网络和深度学习...

疾病相关 circRNA 预测的深度学习模型研究进展（Briefings in Bioinformatics）

标签：神经网络人工智能深度学习

新的证据表明，环状 RNA (circRNA)...本文主要介绍了目前最流行的与 circRNA 相关的数据库，并总结了基于深度学习的 circRNA 疾病关联预测方法的三种类型: 基于特征生成的方法、基于类型鉴别的方法和基于杂交的方法。

基于机器学习的微生物三域系统分类宏基因组分析-生物信息学调查分类方法的研究.

标签：赫巴湾作者声明学生物电子工程系

Al-Masniba埃及开罗MTI大学生物电子工程系b韩国龙仁庆熙大学生物医学工程系A R T I C L E I N F O关键词：生物信息学超向量机（SVM）深度信念网络（DBN）分类A B S T R A C T使用临床微生物学和基因组序列的快速...

"乳腺癌表观遗传数据模式识别的荟萃分析和机器学习方法

标签：医学信息学乳腺癌模式识别表观遗传数据整合荟萃分析监督机器学习

医学信息学解锁24（2021）100629整合荟萃分析和监督机器学习用于使用表观遗传数据的乳腺癌模式识别Reza Panahia，*，Esmaeil Ebrahimiea，b，c，Ali Niazi a，Alireza Afsharifar da伊朗设拉子设拉子大学生物技术...

深度探索：机器学习中的基本循环神经网络（Basic RNN）原理及其应用

标签：机器学习 rnn 人工智能

基础循环神经网络（Basic RNN）作为一种经典的时间序列建模工具，其对序列数据的内在联系和动态演化有着独特的建模能力。尽管在处理非线性关系、长期依赖以及大规模数据方面优于传统统计模型，但在面对更复杂的序列...

【论文阅读随记】Decoding the Genomics of Abdominal Aortic Aneurysm 解读腹主动脉瘤的基因组学

标签：深度学习神经网络生物信息学

1 概要summary 1、我们开发了一个机器学习框架来整合个人基因组和电子健康记录(EHR)数据，并利用这个框架研究腹主动脉瘤(AAA)； 2、这个框架定量评估了给定个人基因组基线的情况下，调整个人生活方式的有效性。...

生物信息学中的机器学习算法及生物数据应用

标签：行业研究

# 1. 引言 ## 1.1 生物信息学简介生物信息学是一门研究生物学信息的学科，通过运用计算机科学和...生物信息学与机器学习的结合为生物学研究提供了重要的工具和方法。通过应用机器学习算法，可以更好地理解生物数据

人工智能应用于医学信息学中的单元格功能预测

医学信息学解锁18（2020）100270基于人工智能的单元格功能预测SaralaPadi a，*，Petru Manescu a，Nicholas Schaub b，Nathan Hotaling b，Carl Simon Jr. c、Kapil Bhartib，Peter Bajcsya，**aITL，美国马里兰州盖...

深度学习在前列腺癌诊断中的应用及Gleason分级的研究进展

标签：医学信息学深度学习组织病理学图像 Gleason分级前列腺癌诊断

医学信息学解锁24（2021）100582前列腺癌诊断中的深度学习和组织病理学图像中的Gleason分级：一项广泛的研究Ali Hasan Md. 林肯 *，马里兰州 Mahir Labib，Tarik Hasan，Mozammal Hossain，Marium-E-Jannat计算机...

2022年度“中国生物信息学十大进展”公布

标签：人工智能

为推动我国生物信息学的学科发展和创新研究，充分展示和宣传我国生物信息学领域的重大研究成果，《基因组蛋白质组与生物信息学报》（Genomics, Proteomics & Bioinformatics, 简称GPB）组织评选了2018年度、2019...

医学成像的自监督多模态对比学习方法

标签：医学成像自监督学习多模态对比学习遗传学文件标签

20908ContIG：基于遗传学的医学成像自监督多模态对比学习3*RitzCarlton，莫斯科3 *莫斯科大酒店，莫斯科3 *1德国波茨坦大学哈索·普拉特纳数字工程研究所2TU Kaiserlestern，德国3美国纽约市西奈山伊坎医学院哈索·...