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CGRclust: 用于无标签 DNA 序列的双对比聚类的混沌游戏表示
CGRclust 是一种结合了无监督孪生对比聚类和卷积神经网络的创新方法，用于 DNA 序列的图像分类聚类，能够准确地对各种 DNA 序列数据集进行聚类，并在 18.70% 的准确性上超过其他三种 DNA 序列聚类方法。
PDF5 days ago
离散数据上生成建模的费舍尔流匹配
Fisher-Flow 是一种用于离散数据生成建模的新型流匹配模型，采用几何学观点，将离散数据视为在统计流形上的点，通过转移沿 $d$- 超球面上的（闭合形式）测地线上的质量来定义流，可以优化训练动力学，提高性能，并在合成和实际基因序列设计
PDFa month ago
自我蒸馏提高 DNA 序列推断
我们提出了一种创新的深度神经网络模型，通过 `学生 ' 和` 教师 ' 子网络之间的协同学习，结合了掩蔽学习和对比学习，从而在个体序列的语境信息和序列总体分布数据之间有效融合，该方法显著提升了大多数推理任务的性能。
PDF2 months ago
使用具有字节级精度的编码器 - 解码器基础模型理解 DNA 的自然语言
本文介绍了基于编码器 - 解码器 Transformer 架构的集成核苷酸字节级编码解码（ENBED）基础模型，以字节级精度分析 DNA 序列，并使用亚二次关注机制实现了高效的序列转换，通过预训练以及在多个下游任务中验证了其在增强子、启动子
PDF8 months ago
重新思考 DNA 序列的 BERT 类预训练方法
通过对 DNA 序列的新叠词标记方法和 RandomMask 技术进行预训练，提高了生命科学领域的下游任务性能。
PDF9 months ago
人类基因核苷酸序列的生成式语言模型
开发类似 GPT-3 的自回归生成语言模型用于 DNA 序列，研究了 RNNs 和 N-grams 在处理人类基因中的核苷酸序列时的表现以及选择具有最小词汇量的语言对数据需求的影响。
PDFa year ago
DNAGPT: 适用于多个 DNA 序列分析任务的通用预训练工具
我们提出了 DNAGPT—— 一个基于超过 9 个物种的 100 亿个碱基对进行预训练的广义基础模型，它可以根据用户的任务要求设计提示，同时处理或输出 DNA 序列和数字。在分类、回归和生成任务上，我们的模型从预训练中受益，并因此可以使任何
PDFa year ago
DNA 的反馈 GAN（FBGAN）：一种用于优化蛋白质功能的新型反馈循环结构
应用生成对抗网络（GAN）生成编码变长蛋白质的合成 DNA 序列，并提出了一种名为 Feedback GAN（FBGAN）的新型反馈回路体系结构来优化合成基因序列。通过基因序列针对所需性质的外部函数分析器进行优化，并用于生成抗菌肽编码的合成
PDF6 years ago
量子退火与经典机器学习应用于简化的计算生物学问题
通过应用量子机器学习到纯化数据集中进行转录因子分类以及排序，我们发现与其他经典方法相比，量子机器学习在分类性能上略微优越。因此，我们提出量子退火可能是对某些计算生物学问题实施机器学习的有效方法。
PDF6 years ago
NIPS使用深度生成模型生成和设计 DNA
本文提出了三种生成神经网络方法，用于生成 DNA 序列，并调整其具有期望的性质。这些工具捕捉到数据的重要结构，并在设计蛋白质结合微阵列探针时，生成具有超越训练数据的性能的新序列。我们相信这些结果为将深层生成模型应用于推进基因组学研究开辟了新
PDF7 years ago