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准确率达95.16%，快速识别恶性肿瘤细胞，厦大和上海交大团队开发域泛化深度学习算法

准确率达95.16%，快速识别恶性肿瘤细胞，厦大和上海交大团队开发域泛化深度学习算法
编辑 | 萝卜皮单细胞和空间转录组测序是两种最近优化的转录组测序方法，越来越多地用于研究癌症和相关疾病。细胞注释，特别是恶性细胞注释，对于这些研究中的深入分析至关重要。然而，当前的算法缺乏准确性和泛化性，使得难以一致、快速地从泛癌数据中推断出恶性细胞。为了解决这个问题，厦门大学和上海交通大学的研究团队提出了 Cancer-Finder，一种基于域泛化（Domain Generalization，DG）的深度学习算法，可以快速识别单细胞数据中的恶性细胞，平均准确率达到 95.16%。重要的是，通过用空间转录组数据集替
3/25/2024 5:52:00 PM
ScienceAI
上海人工智能实验室团队开发具有多核光纤单元旋转功能的AI驱动投影断层扫描

上海人工智能实验室团队开发具有多核光纤单元旋转功能的AI驱动投影断层扫描
编辑 | 白菜叶光学断层扫描已成为一种非侵入性成像方法，可提供对亚细胞结构的三维洞察，从而能够更深入地了解细胞功能、相互作用和过程。传统的光学断层扫描方法受到有限的照明扫描范围的限制，导致分辨率各向异性和细胞结构的不完整成像。为了克服这个问题，上海人工智能实验室、德国德累斯顿工业大学（Technische Universität Dresden）以及马克斯·普朗克学会（Max Planck Society）的研究人员采用了紧凑的多核光纤细胞旋转器系统，该系统有助于对微流控芯片内的细胞进行精确的光学操纵，从而实现具有
1/16/2024 6:51:00 PM
ScienceAI
哈工大&南医大开发深度学习框架，用于从单细胞RNA测序数据中识别细胞间相互作用

哈工大&南医大开发深度学习框架，用于从单细胞RNA测序数据中识别细胞间相互作用
编辑 | 萝卜皮细胞间相互作用（CCIs）在细胞分化、组织稳态和免疫反应等许多生物过程中发挥着关键作用。随着高通量单细胞RNA测序（scRNA-seq）技术的快速发展，从不断增加的 scRNA-seq 数据中识别CCIs变得非常重要。然而，受算法限制，当前基于统计策略的计算方法忽略了高度稀疏性和异质性的 scRNA-seq 数据中包含的一些关键潜在信息。哈尔滨工业大学和南方医科大学的研究团队开发了一个名为 DeepCCI 的深度学习框架，用于从 scRNA-seq 数据中识别有意义的 CCI。在灵活且易于使用的软件
11/1/2023 10:53:00 AM
ScienceAI
哈工大开发深度学习框架，用于从单细胞RNA测序识别细胞相互作用

哈工大开发深度学习框架，用于从单细胞RNA测序识别细胞相互作用
编辑 | 萝卜皮细胞间相互作用（CCIs）在细胞分化、组织稳态和免疫反应等许多生物过程中发挥着关键作用。随着高通量单细胞RNA测序（scRNA-seq）技术的快速发展，从不断增加的 scRNA-seq 数据中识别CCIs变得非常重要。然而，受算法限制，当前基于统计策略的计算方法忽略了高度稀疏性和异质性的 scRNA-seq 数据中包含的一些关键潜在信息。哈尔滨工业大学和南方医科大学的研究团队开发了一个名为 DeepCCI 的深度学习框架，用于从 scRNA-seq 数据中识别有意义的 CCI。在灵活且易于使用的软件
10/31/2023 4:19:00 PM
ScienceAI
中国科学院团队两篇齐发：首个跨物种生命基础大模型+新型细胞命运预测AI模型发布

中国科学院团队两篇齐发：首个跨物种生命基础大模型+新型细胞命运预测AI模型发布
作者 | 中国科学院多学科交叉研究团队编辑 | 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，拉开了深度解析生命奥秘的序幕。由于生命过程具有多维度、高度动态的特点，传统实验研究手段难以系统精准地破解基因密码的底层共性规律，亟需运用强大的计算技术来实现基因数据的表征建模与知识发现。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理解等领域引发了革命，展示出了对数据和知识的深入理解的能力，有望应用到生命科学研究领域，系统精准地破解基因密码的底层共性规律。近日，由中国科学院多学科交叉研究团
9/29/2023 6:00:00 PM
ScienceAI
单细胞生物学基础大型语言模型scGPT更新版来了，在超3300万个细胞上进行预训练

单细胞生物学基础大型语言模型scGPT更新版来了，在超3300万个细胞上进行预训练
编辑 | 紫罗就在前不久，多伦多大学研究团队发布首个单细胞生物学基础大型语言模型：scGPT，其在超 1000 万个细胞上进行预训练。现在，该研究团队首次尝试对超过 3300 万个细胞进行生成预训练来更新 scGPT。论文的通讯作者、多伦多大学助理教授 Bo Wang 在推特激动发文：「令人兴奋的 scGPT 更新：自 4 月份发布以来，受到社区的极大关注，我们很高兴地宣布单细胞多组学数据的基础模型 scGPT 的首次重大更新。」更新后的研究以「scGPT: Towards Building a Foundatio
7/5/2023 6:11:00 PM
ScienceAI
13万个注释神经元，5300万个突触，普林斯顿大学等发布首个完整「成年果蝇」大脑连接组

13万个注释神经元，5300万个突触，普林斯顿大学等发布首个完整「成年果蝇」大脑连接组
这将进一步推动科学家们探索在 3D 环境中对果蝇大脑进行精确的计算机模拟。
7/3/2023 2:39:00 PM
机器之心
北京大学研发基于机器学习的多能干细胞分化系统，高效、稳定制备功能性细胞

北京大学研发基于机器学习的多能干细胞分化系统，高效、稳定制备功能性细胞
国内再生医学突破性一步
6/25/2023 6:01:00 PM
HyperAI超神经
首个单细胞生物学基础大型语言模型，在超1000万个细胞进行预训练

首个单细胞生物学基础大型语言模型，在超1000万个细胞进行预训练
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 Munk Cardiac Centre）的研究人员，通过利用呈指数增长的单细胞测序数据，首次尝试对超过 1000 万个细胞进
5/9/2023 11:29:00 AM
ScienceAI
山东大学团队提出基于异构图 Transformer 的单细胞生物网络推理

山东大学团队提出基于异构图 Transformer 的单细胞生物网络推理
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推断出不同细胞类型中 active 生物网络以及这些网络对外部刺激的反应。在此，来自山东大学参与的多机构研究团队，开发了基于深度学习的单细胞数据多组学分析平台：DeepMAPS，用于从 scMulti-omics 进行生物网络推理。DeepMAPS 在异构图中对 scMulti-omics 进行建模，并使用多头图（multi-head graph）Transformer 以
3/2/2023 5:30:00 PM
ScienceAI
每次放一个细胞，打印心脏或上千年，斯坦福大学如何加快3D打印心脏？

每次放一个细胞，打印心脏或上千年，斯坦福大学如何加快3D打印心脏？
使用先进的 3D 打印技术，斯坦福大学研究者将由活细胞制成的糊状物转化为心脏和其他器官。
3/27/2022 1:02:00 PM
机器之心
计算生物学家​Anne Carpenter谈：机器学习将高维的生物学问题简化

计算生物学家​Anne Carpenter谈：机器学习将高维的生物学问题简化
编译/凯霞今天，生物医学研究人员可以通过使用机器学习进行基于图像的分析，有效地对显微镜图像中的数千个细胞进行分类。计算生物学家 Anne Carpenter 是开发这些自动化工具的先驱。你不能通过封面来判断一本书，也就是，你不能以貌取人，至少我们是这么了解人的。然而，对于细胞来说，令人惊讶的是，事实并非如此。使用类似于计算机识别面部的机器学习方法，生物学家可以表征显微图像堆栈中的单个细胞。通过测量数以千计的可视化细胞特性——标记蛋白的分布、细胞核的形状、线粒体的数量——计算机可以从细胞图像中挖掘出识别细胞类型和疾病
11/8/2021 4:54:00 PM
ScienceAI