Nat. Mach. Intel. | 深度学习连提取冷冻电镜图蛋白质动力学信息都搞定了！
今天给大家介绍日本京都大学大学院医学研究科医学部教授Yasushi Okuno团队近期发表在nature machine intelligence上的关于如何利用深度学习技术DEFMap直接提取冷冻电镜密度图中蛋白质动态信息的文章。DEFMap仅使用低温冷冻电镜密度数据，获得了与分子动力学模拟和实验方法数据高度相关的动力学信息。此外，DEFMap成功地检测到与分子识别相关的动力学变化。DEFMa....
Nat. Mach. Intel. | IBM RXN: 深度学习在化学反应分类上大放异彩
最近IBM和伯尔尼大学的研究人员利用基于自注意力机制的深度神经网络实现了对化学反应的分类，该项成果发布于Nature Machine Intelligence杂志上。化学反应的分类对化学家们有很高的价值，比如利用同类反应的相似成份推测最佳反应条件等。近年来，一些机器学习方法被用于化学反应的分类，但是都存在一定的局限。IBM和伯尔尼大学的研究人员提出使用BERT(Bidirectional Enc....
Nat. Mach. Intell. | 集成深度学习在生物信息学中的发展与展望
本期给大家介绍悉尼大学Jean Yang教授课题组发表在Nature machine intelligence的文章“Ensemble deep learning in bioinformatics”。该文章综述了集成深度学习最近的关键发展，以及如何将其应用到生物信息学领域中。同时，作者还详细介绍了集成深度学习从基本序列分析到系统生物学的研究、发展和挑战。1主要思想集成和深度学习在生物信息学领域....
Nat. Mach. Intell. | 基于深度学习预测DNA甲基化位点
研究人员开发了一种预测DNA甲基化位点的机器学习算法可以帮助识别致病机制。该论文2020年8月3日发表在"Nature Machine Intelligence"上。研究人员通过机器学习开发了一种算法，可以帮助预测DNA甲基化的位点，这一过程可以改变DNA的活性而无需改变其整体结构。开发人员说，这可能有助于确定致病机制，而常规筛查方法可能会漏掉这些致病机制。该算法由美国新泽西技术学院（NJIT）....
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