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Dee註冊送點數p學習有助於消除基因相互作用

卡內基梅隆大學計算機科學家採用了一種深度學習方法,近年來徹底改變了人臉識別和其他基於圖像的應用程序,並將其功能重定向到探索基因之間的關係。

他們說,訣竅在於將大量的基因表達數據轉換成更像圖像的東西。善於分析視覺圖像的捲積神經網絡(CNN)隨後可以推斷出哪些基因正在相互作用。 CNN在此任務上的表現優於現有方法。

研究人員關於CNN如何幫助鑑定與疾病相關的基因以及可能成為藥物靶標的發育和遺傳途徑的報告。但是計算生物學和機器學習教授Ziv Bar-Joseph表示,這種名為CNNC的新方法的應用可能遠遠超出了基因相互作用。

與博士後Ye Yuan共同撰寫論文的Bar-Joseph說,論文中描述的新見解表明,CNNC可以類似地用於調查包括財務數據和社交網絡在內的各種現象的因果關係。 CMU機器學習系研究員。

Bar-Joseph說:“十年前開發的CNN具有革命性意義。”他在瀏覽智能手機上的照片時補充說:“我仍然對Google相冊敬畏,後者使用它們進行面部識別。”大發網應用可以識別不同年齡的兒子,也可以根據他的頭部右後側的圖像識別父親。 “我們有時會把這項技術視為理所當然的,因為我們一直在使用它。但是它功能強大,而且不僅限於圖像。這完全取決於您如何表示數據。”

在這種情況下,他和袁正在研究基因關係。人類中約有20,000個基因協同工作,因此有必要知道基因如何在復合體或網絡中協同工作以了解人類的發育贏家娛台湾六合彩樂城或不娛樂城pttes。

推斷這些關係的一種方法是查看基因表達,它代表細胞中基因的活性水平。通常,如果基因A同時激活,則基因B激活,這是兩者相互作用的線索。不過,這可能是巧合,或者兩者都被第三個基因C激活。已經開發出了幾種先前的方法來弄清這些關係。

為了利用CNN來幫助分析基因關係,Yuan和Bar-Joseph使用了單細胞表達數據-可以確定單個細胞中每個基因水平的實驗。然後,以矩陣或直方圖的形式排列數十萬個這些單細胞分析的結果,以使矩陣的每個細胞代表一對基因的不同共表達水平。

以這種方式呈現數據增加了空間方面,這使得數據更像圖像,因此CNN更易於訪問。通過使用來自已經建立了相互作用的基因的數據,研究人員能夠訓練CNN識別哪些基因在相互作用,哪些不是基於數據矩陣中的視覺模式。

Yuan說:“很難區分因果關係和相關性,”但是CNNC方法在統計學上比現有方法更準確。 娛樂城評價他和Bar-Joseph期望CNNC將成為研究人員最終將用於分析大型數據集的幾種技術之一。

Bar-Joseph說:“這是一種非常通用炫海娛樂城的方法,可以應用於許多分析。”主要限制是數據-數據越多,CNN的工作效果越好。細胞生物學非常適合使用CNNC,因為典型的實驗可能539二三四星連碰多少錢涉及成千上萬個細胞並產生大量數據。

參考

Yuan和Bar-Joseph(2019)深度學習,用於從單細胞表達數據中推斷基因關係。 PNASDOI:https://doi.org/10.1073/pnas.1911536116

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