机器学习算法有助于整理大量数据以进行蛋白质研究
排序大量数据是蛋白质研究的瓶颈,这对利用基因编辑技术CRISPR和充分理解癌症,阿尔茨海默氏症和帕金森氏症等疾病至关重要。现在,哥本哈根
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Skoltech计算与数据密集型科学与工程中心(CDISE)的iMolecule小组的科学家开发了BiteNet,这是一种机器学习(ML)算法,可帮助找到蛋白质中的
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人类基因组有自己的校对者和编辑,他们的手工并不像曾经想象的那样杂乱无章。当DNA的双螺旋在受到暴露于X射线的损伤后被破坏时,分子机器会
解码黑匣子机器学习算法所使用的决策过程的新方法通过找到仍将产生正确答案的最小输入来工作。在这个例子中,研究人员首先提出了一个带有