深度学习方法可协助临床医生准确诊断糖尿病视网膜病变
糖尿病视网膜病变(diabetic retinopathyDR)是糖尿病(diabetes mellitusDM)最常见最严重的并发症之一，也是成年人低视力和盲的主要原因，它严重影响着全球成千上万人的生活质量。目前我国糖尿病确诊患者超过9000万，隐性患者近1.5亿人。糖尿病病史10年患者中DR的发病率为50%，超过20年DR的患病率几乎为100%。据美国Wisconsin糖尿病性视网
Nat Biotechnol：研究人员开发新的机器学习模型预测CRISPR-Cas9编辑人原代T细胞的结果
2019年8月4日讯 /生物谷BIOON /——在一项近日发表在《Nature Biotechnology》上、题为"Large dataset enables prediction of repair after CRISPR-Cas9 editing in primary T cells"研究中，来自Chan-Zuckerberg Biohub、斯坦福大学、加州大学等单位的研究人员在Alexa
Science子刊：基于深度学习的CompCyst更准确地识别发生癌前病变的胰腺囊肿
2019年7月22日讯/生物谷BIOON/---早期、准确地检测胰腺癌是重中之重。胰腺囊肿很常见并且经常造成管理困境。这是因为并非所有的胰腺囊肿（pancreatic cyst）都会发展成癌症：一些胰腺囊肿是癌前病变，其他的胰腺囊肿很少有发展成浸润性癌症的风险。再者，人们很难对胰腺囊肿进行分类，这会导致漏诊和不必要的手术。在一项新的研究中，来自美国、意大利、韩国、爱尔兰、日本和荷兰的研究人员使用监
Science子刊：关闭NEAT1有望恢复老年人的正常学习和记忆能力
2019年7月6日讯/生物谷BIOON/---你可以把这称为一个巧妙的发现。在一项新的研究中，来自美国阿拉巴马大学伯明翰分校的研究人员发现一种组织特异性的称为NEAT1的长链非编码RNA（lncRNA）在记忆形成中发挥着一种重要的之前未被描述的作用。相关研究结果发表在2019年7月2日的Science Signaling期刊上，论文标题为“Long noncoding RNA NEAT1 medi
Cell：机器学习帮助全面认识抗生素杀菌原理
一个国际研究团队利用机器学习算法发现，在抗生素杀灭细菌的过程中，核苷酸代谢起着重要作用。这有助于人们更全面地理解抗生素作用原理，在此基础上开发更好的杀菌方法。美国麻省理工学院等机构研究人员在新一期美国《细胞》杂志上报告说，他们使用氨苄西林、环丙沙星和庆大霉素3种抗生素，以及约200种与代谢有关的物质，将它们搭配组合，观察不同组合对大肠杆菌的杀灭效果。他们用机器学习算法分析了与杀菌效果相
Science：大脑岛状皮质区域负责疼痛感知与疼痛学习过程
2019年5月17日 讯 /生物谷BIOON/ --急性疼痛，例如用尖锐的物体撞击你的腿，会产生一种突然的，令人不快的感觉。通过这种方式，我们从痛苦的经历中学习，以避免未来的有害情况。这被称为“威胁学习”，帮助动物和人类生存。但是大脑的哪一部分参与了这种学习过程了呢？我们已经知道一段时间叫做杏仁核的脑区对于“威胁学习”非常重要。但是现在，来自EPFL的Ralf Schneggenburger实验室
科学家揭示纹状体脑区在运动学习过程中的神经机制
5月9日，中国科学院神经科学研究所、脑科学与智能技术卓越创新中心、神经科学国家重点实验室蒲慕明院士研究组在《美国科学院院刊》在线发表了题为《运动学习中背外侧纹状体直接通路和间接通路神经元稳定、独特的顺序性电活动的涌现》。该工作系统描述了背外侧纹状体直接通路和间接通路的同一群神经元在运动学习过程中的电活动变化，并且揭示了神经元集群的电活动如何经过学习依赖的时序重构最终形成独特、稳定的顺序
elife：机器学习揭示蛋白质的功能
2019年3月13日 讯 /生物谷BIOON/ --今天在开放获取期刊eLife中描述了一种能够读取和分析蛋白质序列的新型机器学习模式。该研究表明，当训练读取序列数据时，称为限制玻尔兹曼机器（RBM）的人工神经网络可以提供有关蛋白质结构，功能和进化特征的大量信息。它被认为是第一种可以仅从序列数据中提取这种细节水平的方法。（图片来源：www.pixabay.com）蛋白质由称为氨基酸的分子序列形成，
研究发现果蝇嗅觉学习记忆中的去抑制神经环路机制
中国科学院生物物理研究所郭爱克、李岩课题组题为Suppression of GABAergic neurons through D2-like receptor secures efficient conditioning in Drosophila aversive olfactory learning 的研究论文于2月22日在《美国国家科学院院刊》（PNAS）在线发表。该研究发现了果蝇学习记忆
Diabetes Care：深度学习能够提高设备检测糖尿病性视网膜病变的准确度
2019年2月21日 讯 /生物谷BIOON/ --根据2月14日在线发表于《Diabetes Care》的一项研究，深度学习会提升糖尿病相关检测设备灵敏度与准确度的提高，从而更加有利于准确检测糖尿病视网膜病变（DR）。在最近发表的这项研究中，来自阿姆斯特丹VU医疗中心的Frank D. Verbraak及其同事通过混合深度学习增强设备对视网膜图像进行分级。将其视网膜病变的分类与参考标准进行比较，