Nature Methods ：“等深度”模型重塑空间生物学格局！深度学习与空间转录组学的完美结合
GASTON通过结合无监督的深度神经网络与可解释性算法，创新性地提出了“等深度”（Isodepth）的概念。
2025-02-01
Nature Methods：从序列到结构——RhoFold+深度学习模型实现RNA 3D预测的高效革命
通过结合深度学习和语言模型的力量，RhoFold+实现了对RNA 3D结构的高效预测，克服了传统方法的瓶颈，为RNA功能和应用的深入研究开辟了新天地。
2024-12-01
科研人员开发基于深度学习模型的空间转录组精细分辨率细胞注释算法
STASCAN提供了用于整合空间基因表达信息和组织学图像进行精细分辨率细胞注释的工具，在解码细胞空间精细分布和解析特异组织结构方面具有优势。
2024-11-10
研究提出可用于癌症驱动基因识别的图机器学习模型
该模型通过构建精准的癌症基因调控图谱，有望为个性化医疗和精准药物研发开辟新途径。同时，该模型在整合多组学数据和复杂网络分析方面的优势，使其具备跨疾病和跨领域应用的潜力。
2025-01-18
PNAS Nexus：科学家有望开发出预测人类机体智力的特殊机器学习模型
本文研究揭示了对人类机体认知的未来预测研究如何通过优先系统性地评估预测大脑特征而不是最大化地预测性能从而来提高解释的价值。
2024-12-19
Genome Biol：杨力组开发基于深度学习的计算分析框架实现RNA测序数据直接鉴别RNA编辑与DNA突变位点
DEMINING框架通过嵌入的深度学习模型DeepDDR，实现了从RNA测序数据中高效、精确地鉴定RNA编辑和DNA突变。
2024-10-16
Immunity：组织驻留Treg——定植特化模型vs 泛组织模型
这项研究揭示组织间Treg表型和TCR相似且定居时间较短，并提出组织驻留Treg的泛组织迁移模型，为组织驻留Treg的认知提供另一种理解。
2024-10-01