利用机器学习模型探索中药的归经理论
芬兰赫尔辛基大学医学院汤靖教授和他的团队提出了一个机器学习模型来预测中药的归经。该方法将有助于理解中药归经的理论基础。该项目由赫尔辛基大学汤靖教授的网络药理学课题组和华东理工大学唐赟教授的新药设计重点实验室共同合作完成。该结果发表在最新一期的PLOS Computational Biology杂志上。什么是中医？中医已经在千年临床中广泛用于疾病的预防和治疗。
Nat Biotechnol：“机器学习”帮助鉴定磷酸化位点
EMBL的欧洲生物信息学研究所（EMBL-EBI）的研究人员创建了迄今为止最大的参考磷酸化蛋白质组，将近120000个人类磷酸化位点。为了识别最重要的成员，他们使用了一种机器学习方法，能够根据功能重要性对其进行排名。
Life Science Alliance：深度学习算法有助于鉴定癌细胞的分子特征
根据发表在《Life Science Alliance》杂志上的新研究，一种新的深度学习算法可以快速，准确地分析来自结直肠肿瘤的几种基因组数据，以进行更准确的分类，从而有助于改善诊断和相关的治疗选择。
Nat Commun：机器学习帮助揭示大脑记忆的形成机制
2019年12月2日 讯 /生物谷BIOON/ --近日，新加坡国立大学（NUS）的研究人员发现了大脑编码短期记忆的关键，进而在认知计算神经科学领域取得了突破。 新加坡国立大学心理学系助理教授Camilo Libedinsky以及新加坡国立大学创新与设计计划高级讲师Shih-Cheng Yen等人发现，大脑额叶中的神经元群体在动态变化的神经活动中包含稳定的短期记忆信息。这一发现可能对理解
PNAS：深度学习揭示基因相互作用
近日，卡内基梅隆大学计算机科学家采用了一种深度学习方法，近年来彻底改变了人脸识别和其他基于图像的应用程序，并将其功能重定向到探索基因之间的关系。
Science：利用机器引导设计方法优化AAV病毒衣壳
2019年12月11日讯/生物谷BIOON/---在学术研究实验室和生物技术实验室近期正在开发的一波基因疗法浪潮中，腺相关病毒（AAV）已成为将治疗性基因运送到靶组织的首选载体。AAV血清型有AAV-1、AAV-2、AAV-5，AAV-6、AAV-7、AAV-8、AAV-9、AAV-rh10和AAV-hu11等，其中最为人所知的就是AAV-2。天然的AAV并
Genome Biol：人工智能算法——基因组研究的“瑞士军刀”
2019年12月1日 讯 /生物谷BIOON/ --每个分子遗传学家都希望找到一个易于使用的程序，可以比较来自不同细胞条件的数据集，识别增强子区域，然后将其分配给目标基因。 如今，柏林马克斯·普朗克分子遗传学研究所的马丁·温格隆（Martin Vingron）领导的研究小组现已开发出一个掌握所有这些内容的程序。 “ DNA非常无聊，因为它在每个细胞中几乎都一样。如果将基因组比作生命之书，
PLoS Biol：运动还能改善大脑的学习能力？
2019年11月22日 讯 /生物谷BIOON/ --长久以来，我们试图了解大脑是如何看待周围的环境的。感觉刺激对周围神经系统有什么影响，对大脑又有什么影响。这些问题不仅仅具有科学性，而且从长远来看可以帮助人们更好地了解多动症和帕金森氏病等疾病的内在机理。 在处理视觉刺激时，随着“坐着还是移动”等身体状态的不同，其结果也会有所不同。到处走动时，视野的外围部分比中央部分处理能力更强。&nb
研究发现通过无监督迁移学习提升精神分裂症患者基于 脑功能影像数据机器学习分类的跨中心泛化性
在临床研究领域，机器学习已被广泛用于优化脑影像数据分析和建立预测模型来对精神分裂症患者进行分类。评估泛化性是对预测模型性能评价的重要步骤，然而对该方面问题进行探讨的临床研究却很少。为了解决这一问题，中国科学院心理研究所心理健康重点实验室神经心理和应用认知神经科学（NACN）实验室研究员陈楚侨与国际合作者开展了一项专门基于静息态磁共振成像对精神分裂症患者机器学习分类泛化性的探讨。其中，研究者们采用内
Elife：机器学习与表观遗传学药物发现
2019年10月24日 讯 /生物谷BIOON/ --随着计算机技术的发展，机器学习强大的处理数据的能力正在彻底改变我们的新药发现模式。近日，Sanford Burnham Prebys医学发现研究所的科学家开发了一种机器学习算法，可以从显微镜图像中收集信息，从而可以进行高通量表观遗传药物筛选，从而可以开辟针对癌症，心脏病，精神疾病等的新疗法。该研究结果发表在最近的《eLife》杂志上。文章作者，