Raygun, proteinleri kısaltıp uzatarak yeniden tasarlar; yapısal ve işlevsel özelliklerin korunmasını gözetir. Protein mühendisliğinde ölçekli üretim hedefiyle geliştirilmiştir.
All posts tagged in derin öğrenme
11Articles
ProteinGuide, protein dizisi üreten ön eğitimli modelleri yeniden eğitmeden deneysel ya da kullanıcı bilgileriyle on-the-fly koşullandırarak tasarımı hızlandırmayı hedefler.
Çok merkezli verilerle eğitilen açıklanabilir bir LLM tabanlı model, akut böbrek hasarı riskini erken saptamayı ve uyarıdaki belirleyicileri gerekçeleriyle sunmayı amaçlıyor.
Yeni bir kıyaslama çerçevesi, dijital patolojide temel modellerin tarayıcı ve boyama değişkenliği altında yalnızca doğruluğunu değil, güven düzeylerini de ölçüyor.
Yenidoğan yoğun bakımında dağınık veriler risk sinyallerine dönüşürken yapay zekâ, klinisyenlerin karar alanını daraltmayı ve hataları azaltmayı hedefliyor.
DeepDETAILS, tek hücreli açık kromatin referanslarını toplu genom verileriyle birleştirerek cross-modality dekonvolüsyon yöntemiyle hücre tipine özgü gen düzenleyici sinyalleri çözümler.
MARS temel modeli, çoklu sekanslı MRI’da anatomiden bağımsız özellikleri ayrıştırmayı hedefler. Böylece farklı protokoller arasında klinik genellenebilirliği güçlendirmeyi amaçlar.
Kontrastlı ultrason (CEUS) verileriyle eğitilen derin öğrenme modeli, hepatosellüler karsinomda mikrovasküler invazyonu ameliyat öncesi öngörmeyi amaçlıyor.
fMRI verileriyle spatiotemporal derin öğrenme, iRBD ve Parkinson’u erken aşamada işaretleyebiliyor; bulgular mevcut teşhis yaklaşımlarına kıyasla daha duyarlı bir tarama potansiyeli sunuyor.
Nöroblastomda genetik ve klinik çeşitliliği azaltmayı amaçlayan görüntü-dil modeli; görüntüleme verileriyle biyobelirteç bilgilerini tek çerçevede birleştirir.
PALACE, konjugate-graph yaklaşımıyla homoloji ve derin öğrenmeyi birleştirerek metagenomik veriden daha tamam ve yüksek kaliteli bakteriyofaj genomları üretmeyi amaçlıyor.