May, 2016

Deep Motif: 基因组序列分类可视化

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TL;DR本文利用深层卷积 / MLP 框架对基因组序列进行分类，在优化驱动策略的指导下提取 “motifs” 以可视化网络学习的正向分类。实验证明，本文提出的 Deep Motif（DeMo）提取的 motifs 类似于并在某些情况下优于当前已知的 motifs；此外，本文还发现由多个卷积和 highway 层组成的深度模型可以胜过以前最先进的单个卷积和全连接层。
发现论文，激发创造
  • 深度基序仪表板：使用深度神经网络可视化和理解基因组序列

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    Aug, 2016

  • 利用深度学习识别 DNA 序列模体

    Splice sites are vital for gene expression and accurate prediction is crucial; DeepDeCode, an attention-based deep learning model, is introduced for splice site prediction, along with visualization techniques for sequence motifs, demonstrating its accuracy, explainability, and efficiency in healthcare applications for genomic processes.

    Nov, 2023

  • 基于模式的图卷积神经网络

    该论文介绍了一种新的卷积神经网络架构，名为 Motif-CNN，能够处理具有不规则连接结构的图形，特别是异构图形，实现了半监督节点分类，并在真实社交网络和多个代表性异构图形数据集上显示出与现有图形卷积神经网络和其他最先进技术相比的显着优势。

    Nov, 2017

  • 基于模 motif 的注意力机制的图卷称神经网络

    本文提出了一种新颖的框架，可以在任意图上学习空间和关注卷积神经网络，通过子图归一化和自我关注层，可以显著提高传统图内核和现有深度模型的图分类基准。

    Nov, 2018

  • MotifNet：基于 motif 的有向图卷积网络

    本文提出了 MotifNet 的概念，是一种基于本地图形的卷积神经网络 (Graph CNN)，旨在解决传统基于图拉普拉斯特征向量 (Spectral CNNs) 所遇到的无向图假设的限制，并且在真实数据上取得了较好的效果。

    Feb, 2018

  • 转录因子结合基序的贝叶斯聚类

    使用贝叶斯分层模型基于狄利克雷过程，对转录因子 Motif 聚类，减少大数据库中的冗余，该聚类模型可用于许多聚类应用，如预测共同调控的基因。

    Oct, 2006

  • 基于图像表示的卷积神经网络用于 DNA 分类

    本文提出了一种卷积神经网络，将 DNA 序列的图像表征作为输入，并预测染色质结构的关键决定因素，能够检测 DNA 序列中远程元素之间的相互作用，实验证明该方法在预测准确性和训练时间方面优于多种现有方法。

    Jun, 2018

  • 卷积深度网络用于蛋白质折叠质量评估

    本研究基于深度学习技术开发神经网络进行蛋白结构评分预测，仅使用三维原子密度数据，无需预定义的结构特征，并在 CASP7 到 CASP10 数据集上进行训练，测试结果表明该网络在多种蛋白质结构上具有良好的性能表现。

    Jan, 2018

  • 稀疏深度神经网络的模式分布和功能

    我们使用网络模体理论对前馈深度神经网络的连接结构进行表征，并比较了训练任务的特征和 DNN 的功能是否与模体分布有关，通过研究模拟生物力学飞行控制系统的 350 个经过不同随机初始化参数训练的 DNN 的连接结构；结果表明，尽管网络参数随机初始化，但通过强制稀疏化，DNNs 会收敛到相似的连接模式，这表明神经网络的功能可以通过模体分布进行编码。

    Mar, 2024

  • DeepChrome：基于深度学习的组蛋白修饰预测基因表达

    该研究开发了一种名为 DeepChrome 的深度卷积神经网络的系统，该系统可以将组蛋白修饰数据作为输入，从而自动提取重要功能之间的复杂相互作用，以实现基因表达的分类。这一系统不仅超越了现有技术，还发展了一种基于优化的新颖技术以从深度模型中生成特征模式图，提供了下调基因表达的直观描述。

    Jul, 2016