biomarker discovery | BriefGPT

关键词biomarker discovery

搜索结果 - 10

ACL一种基于 LLM 的生物医学发现知识综合和科学推理框架
BioLunar 通过 Lunar 框架开发，是一种支持生物学分析的工具，特别强调在肿瘤学中的生物标志物发现和分子水平证据丰富化。该平台集成了大型语言模型（LLMs），以促进分布式证据空间中的复杂科学推理，提升异构数据源的协调与推理能力，展
PDF10 days ago
基于深度学习的 OCT 图像聚类用于年龄相关性黄斑变性生物标记的发现（Pinnacle 研究报告 4）
通过对大规模视网膜光学相干断层扫描图像进行深度学习，我们提出了一种基于对比学习的生物标志物提议系统来加速年龄相关性黄斑变性的生物标志物发现，此系统超越了已建立的临床分级系统所使用的标志物集合，为进一步发现新的预后性生物标志物提供了可能。
PDF4 months ago
DOSA-MO: 多目标问题中系统性过高估计调整的双阶段优化器改进生物标志物发现
DOSA-MO 是一种新型的多目标优化封装算法，它通过学习原始估计、其方差以及解集大小如何预测过度估计，并调整期望值以在优化期间改进解集的组成，验证表明 DOSA-MO 基于三个转录组数据集对肾癌和乳腺癌进行生物标志物识别改进了基于遗传算法
PDF6 months ago
scBeacon: 通过对比孪生网络在生物条件下识别成对细胞聚类进行单细胞生物标志物提取
通过差异基因分析实现生物标志物发现的突破，尤其在单细胞层面仍存在挑战。为此，我们介绍了 scBeacon，这是一个基于深度对比孪生网络的创新框架，能够在不同条件下识别匹配的细胞群体，从而进行精细的差异基因分析。全面评估证实，scBeacon
PDF8 months ago
从大型语言模型到知识图谱：癌症生物标志物发现
开发了一个基于领域知识图谱和语义推理的癌症特定生物标志物发现和交互式问答系统，使用生物医学数据、领域本体论、信息提取方法以及大型语言模型进行知识图谱的构建和更新。
PDF9 months ago
自动对齐非定向代谢组数据的最优传输
通过灵敏度较高的 LC-MS 技术，引入了 GromovMatcher 算法进行代谢组学数据整合，探索疾病诊断和生物标志物研究，结果发现了某些癌症患者的生物标志物与其生活方式风险因素相关。
PDFa year ago
利用量子神经网络进行生物标志物的发现：以 CTLA4 激活途径为案例研究
本研究使用量子计算和人工智能来解决生物标志物（biomarker）发现的计算问题，提出了一种量子神经网络的架构，经典的最大相关最小冗余（Maximum Relevance, Minimum Redundancy，mRMR）方法用于评估标志物
PDFa year ago
利用解剖分割的认知不确定性进行视网膜 OCT 异常检测
利用贝叶斯深度学习的方法结合 Monte Carlo dropout 与新的后处理技术，我们成功地在视网膜光学相干断层扫描图像的异常区域检测中发现了候选的生物标记物，并在病变检测上获得了高精度的分离健康和患病案例的结果。
PDF5 years ago
特征选择方法对分子标志物准确性、稳定性和可解释性的影响
该研究对多种特征选择方法在乳腺癌预后方面的预测性能、稳定性和功能可解释性进行了比较，发现简单的过滤方法通常优于复杂的嵌入或包装方法，集成特征选择通常没有积极影响，最终得出平均而言简单的 Student's t-test 提供了最佳结果。
PDF13 years ago
生物标记发现的稳定特征选择
本文提出了一种通用的分层框架，用于回顾现有的稳定特征选择方法，以解决生物标志物发现应用中特征选择的采样变异稳定性问题，并对现有方法进行分类，以供未来研究和开发参考。
PDF15 years ago