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生物医学

迄今为止最大最全面！人类专家级准确性，AI数据驱动的生物医学知识图谱

迄今为止最大最全面！人类专家级准确性，AI数据驱动的生物医学知识图谱
编辑 | 萝卜皮为了应对生物医学研究中科学出版物和数据的快速增长，知识图谱（KG）已成为整合大量异构数据以实现高效信息检索和自动知识发现的重要工具。 然而，将非结构化的科学文献转化为知识图谱仍然是一项艰巨的挑战，之前的方法无法达到人类水平的准确率。 在最新的研究中，佛罗里达州立大学（Florida State University）和 Insilicom LLC 的研究人员使用了在 LitCoin 自然语言处理挑战赛 (2022) 中获得第一名的信息提取流程，利用所有 PubMed 摘要构建了一个名为 iKraph 的大规模知识图谱。
3/20/2025 2:08:00 PM
ScienceAI
开源框架BioChatter助力生物医学研究，降低LLM使用门槛

开源框架BioChatter助力生物医学研究，降低LLM使用门槛
近年来，大型语言模型（LLMs）在各个领域的应用日益广泛，从内容创作到编程辅助，再到搜索引擎优化，无不展现出其强大的能力。 然而，在生物医学研究中，这些模型的应用仍面临着透明度、可重复性和定制化等方面的挑战。 针对这一问题，海德堡大学与欧洲生物信息研究所（EMBL-EBI）联合提出了一个开源 Python 框架 ——BioChatter，旨在帮助生物医学研究人员更轻松地使用 LLMs。
3/5/2025 2:32:00 PM
AI在线
九大成像模式一键解析，生物医学图像AI再迎突破！微软、UW等BiomedParse登Nature子刊

九大成像模式一键解析，生物医学图像AI再迎突破！微软、UW等BiomedParse登Nature子刊
作者 | BiomedParse团队编辑 | ScienceAI生物医学图像解析在癌症诊断、免疫治疗和疾病进展监测中至关重要。 然而，不同的成像模式（如MRI、CT和病理学）通常需要单独的模型，造成资源浪费和效率低下，未能充分利用模式间的共性知识。 微软团队最新发布的基础模型BiomedParse，开创性地通过文本驱动图像解析将九种成像模式整合于一个统一的模型中，通过联合预训练处理对象识别、检测与分割任务，实现了生物医学图像解析的新突破。
11/20/2024 4:23:00 PM
ScienceAI
Nature子刊，北大陈语谦团队提出多模态单细胞数据整合和插补的深度学习方法

Nature子刊，北大陈语谦团队提出多模态单细胞数据整合和插补的深度学习方法
编辑 | ScienceAI今天为大家介绍的是来自北京大学信息工程学院、化学生物学与生物技术学院省部共建肿瘤化学基因组学国家重点实验室、鹏城国家实验室合聘研究员和 AI4S 平台中心主任陈语谦教授团队发表在《Nature Communications》的论文。该团队开发了一种新型的多模态整合方法，能够实现多模态单细胞数据的整合与插补，这一成果可以促进多模态单细胞数据的分析。文章链接：。
10/21/2024 3:00:00 PM
ScienceAI
万字长文，腾讯、清华等多位生物大模型作者专访，畅谈AI生物学，解析大型细胞模型技术

万字长文，腾讯、清华等多位生物大模型作者专访，畅谈AI生物学，解析大型细胞模型技术
编辑 | KX大型语言模型（LLM）在自然语言处理和理解领域已取得重大突破。在生物学领域，一些采用类似 LLM 结构的大型细胞模型（Large Cellular Model，LCM）被开发用于单细胞转录组学，比如：scBERT、Geneformer、scGPT、scFoundation 和 GeneCompass。这些模型展示了 LCM 在各种生物任务中的应用潜力，并说明了 LCM 彻底改变未来生物学研究的可能性。大型细胞模型的示意图。近日，《Quantitative Biology》期刊采访了一些最具影响力的 L
7/25/2024 2:04:00 PM
ScienceAI
清华&第四范式&腾讯研究团队：图神经网络与生物医学网络实现新兴药物相互作用预测

清华&第四范式&腾讯研究团队：图神经网络与生物医学网络实现新兴药物相互作用预测
编辑 | 萝卜皮新兴药物的药物相互作用 (DDI) 为治疗和缓解疾病提供了可能性，利用计算方法准确预测这些相互作用可以改善患者护理并有助于高效的药物开发。然而，许多现有的计算方法需要大量已知的 DDI 信息，这对于新兴药物来说是稀缺的。清华大学、第四范式（4Paradigm）以及腾讯 Jarvis Lab 的研究人员提出了 EmerGNN，这是一种图神经网络，可以利用生物医学网络中的丰富信息来有效预测新兴药物的相互作用。EmerGNN 通过提取药物对之间的路径、将信息从一种药物传播到另一种药物以及在路径上结合相关的
12/26/2023 11:59:00 AM
ScienceAI
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