蛋白质组学
当蛋白质组数据走向大规模计算,Frag’n’Flow给出组学流程的部署与扩展问题的解决方案
编辑丨%在蛋白质组学分析中,已有不少大模型发挥着它们各自的能力。 但基于质谱的大规模复杂数据集常会让桌面计算资源不堪重负,且需要手动配置分析。 FragPipe 是目前应用最广泛的蛋白质组分析平台之一,以速度快、定量准确著称,支持多种采集模式。
Koina:开源平台通过机器学习提升蛋白质组学数据分析效率,简化模型集成与应用
编辑丨&近几年来,蛋白质组学可谓是进入了「信息爆炸时代」。 单次实验可能生成上百GB的高维数据,这给传统分析工具带来了巨大压力。 而机器学习,尤其是深度学习技术,本应成为加速分析的利器。
资讯热榜
标签云
AI
人工智能
OpenAI
AIGC
模型
ChatGPT
谷歌
DeepSeek
AI新词
AI绘画
大模型
机器人
数据
Midjourney
开源
Meta
微软
智能
用户
GPT
学习
英伟达
Gemini
智能体
技术
马斯克
Anthropic
图像
AI创作
训练
LLM
论文
AI for Science
代码
腾讯
苹果
算法
Agent
Claude
芯片
具身智能
Stable Diffusion
xAI
蛋白质
人形机器人
开发者
生成式
神经网络
机器学习
AI视频
3D
字节跳动
大语言模型
RAG
Sora
百度
研究
GPU
生成
华为
工具
AGI
计算
生成式AI
AI设计
大型语言模型
搜索
亚马逊
AI模型
视频生成
特斯拉
DeepMind
场景
Copilot
深度学习
Transformer
架构
MCP
编程
视觉