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从组织病理学图像预测分子表型：乳腺癌中一项转录组范围的表达形态分析
该研究使用基因特定模型和卷积神经网络从组织形态结构预测肿瘤基因表达及其空间分布，并验证了该方法在乳腺癌中的可行性，为描述肿瘤内异质性提供了可扩展性的方法。
PDF4 years ago
MM基因调控关系的大规模局部因果推断
提出了一种基于 Bayesian 方法的计算模型，用于从基因表达的高通量遗传数据中发现基因之间的局部因果关系。模型的应用结果表明，可以从稳定且保守的局部因果结构后验概率中推导出最有意义的调控关系。
PDF5 years ago
ICML基于 scRNA-seq 和空间转录组学的非配对数据联合模型，用于填充丢失的基因表达测量值
本文提出了一种基于深度生成模型 gimVI 的方法，用于整合空间转录组学和单细胞 RNA 测序数据以推断空间转录组学数据中缺失的基因表达信息并比较了其与其他方法的性能。
PDF5 years ago
从全切片图像预测乳腺肿瘤增殖：TUPAC16 挑战
本文介绍了一个用于评估肿瘤增殖率的挑战赛，其中使用了全切片图像 (WSIs) 以及基于基因表达的 PAM50 增殖得分预测。最佳表现的自动肿瘤增殖评估方法在第一个任务中取得了 0.567 的 kappa 得分，在第二个任务中与基础实况具有
PDF6 years ago
多路块模型用于分析协调的高维响应
本文提出一种适用于高维响应多方面随机区块模型用于量化时间协作研究，提出两种基于 Gibbs 抽样和变分方法的推断过程，并在模拟数据上进行了彻底的评估，并进行了实证分析 S. cerevisiae 中基因表达和代谢物浓度之间协调作用的功能机制
PDF10 years ago
ICML半监督学习 -- 一种统计物理学方法
本文提出了一种基于统计物理学的半监督学习方法，采用多重正则化马尔可夫链蒙特卡罗算法进行采样，估计分类分布而非唯一的最小 k-way 切割，进而实现对点的软指派和未知分类的应对，实验采用一组玩具数据集和两组基因表达的实际数据集进行验证。
PDF18 years ago
在大型网络中估计互信息和多信息
提出了一种在大型网络中估计信息关系的实用方法，可以可靠地估计互信息和多个信息项，并通过基因表达、金融市场和消费者偏好等领域的分析加以说明。
PDF19 years ago