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    CELL SYST|结合抗原加工改进MHC I类呈递多肽预测

    今天要介绍的是西奈山伊坎医学院遗传学和基因组科学系Timothy J. O'Donnell在Cell Systems上发表的论文” MHCflurry 2.0:Improved Pan-Allele Prediction of MHC Class I-Presented Peptides byIncorporating Antigen Processing”。主要组织相容性复合物(MHC,major histocompatibility complex)Ⅰ类蛋白与多肽的结合预测是研究T细胞免疫的重要工具。通过质谱法鉴定的自然存在的MHC配体,不仅阐明了结合基序,而且可以反映MHC结合之前发生的抗原加工步骤。因此,作者开发了一个MHCⅠ类表达的综合预测因子,它结合了MHCⅠ类结合和抗原加工的新模型。实验结果表明,该模型显著优于其他现有的预测方法。

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    Nature | 迁移学习为网络生物学赋能

    今天为大家介绍的是来自Christina V. Theodoris和Patrick T. Ellinor团队的一篇基于迁移学习发现关键调控因子和潜在治疗靶标的论文。基因网络的映射需要大量的转录组数据,以学习基因之间的连接关系,这在数据有限的环境中,包括罕见疾病和临床无法接触的组织中,会阻碍发现。最近,迁移学习通过利用在大规模通用数据集上预训练的深度学习模型,然后对有限的特定任务数据进行微调,革新了自然语言理解和计算机视觉等领域。在这里,作者开发了一种上下文感知、基于注意力机制的深度学习模型,名为Geneformer,它在约3000万个单细胞转录组的大规模语料库上进行了预训练,以实现在网络生物学中有限数据环境下的上下文特定预测。

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    RNN增强—ACT(自适应计算次数)多因子选股模型

    今天我们来读一篇来自国信证券研究文章 RNN简介 RNN 不同于传统神经网络的感知机的最大特征就是跟时间挂上钩,即包含了一个循环的网络,就是下一时间的结果不仅受下一时间的输入的影响,也受上一时间输出的影响,进一步地说就是信息具有持久的影响力。放在实际中也很容易理解,人们在看到新的信息的时候产生的看法或者判断,不仅仅是对当前信息的反应,先前的经验、思想的也是参与进去这次信息的推断的。人类的大脑 不是一张白纸,是包含许多先验信息的,即思想的存在性、持久性是显然的。举个例子,你要对某电影中各个时点发生的事件类

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    【Mol Cell】解析顺式调控密码

    生物学的一个主要目标是揭示控制基因在给定基因组和细胞状态下何时以及以何种程度进行转录的顺式调控密码。在这里,我们讨论了影响转录输出如何由DNA序列和细胞环境编码的主要调控层次。首先,我们讨论了转录因子如何以剂量依赖和协同的方式与特定的DNA序列结合。然后,我们继续讨论辅助因子如何促进转录因子的功能,并调节增强子、沉默子和启动子等模块化顺式调控元件的活性。接下来,我们考虑了这些不同元件在调控景观中的复杂相互作用,尽管我们对它们的相互作用还了解得不完全,以及它们与染色质状态和核组织的关系。我们提出了一个在机械层面上受到启发的、定量化的转录调控模型,它将整合这些多个调控层次,最终有助于我们解读顺式调控密码。

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