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生信钱同学
北京大学在读博士生,记录自己的学习日常🌞分享生信知识:如单细胞和空间测序、多组学分析、宏基因组、病理组学、影像组学等生物信息学、机器学习和深度学习内容🌬
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生信钱同学
咱们的数据也能用这个生信方法试一试,看看有没有啥可用的发现
生信钱同学
·
公众号
· · 2024-10-27 14:56
文章预览
不设置🌟有时会收不到公众号内容,code一段时间后会失效,代码见 文末 给自己的转录组数据做做药物预测,之前介绍过几篇类似的 这个数据库在我的课题中我一定要用,直接做生信药物预测岂不是方便很多 PRnet是一个创新的深度生成模型,专门用于预测化学扰动对转录反应的影响,具有推动药物发现的重要潜力。PRnet克服了实验性筛选的耗时和高成本问题,能够以高效的方式在体内和体外预测新化学物质在不同细胞系上的基因表达变化,帮助科学家在更广泛的疾病范围内筛选潜在药物。 PRnet的最大亮点在于它可以预测新化合物在多种未曾测试的细胞系和通路中的表现。这一特性源于其三个主要组件:扰动适配器(Perturb-adapter)、扰动编码器(Perturb-encoder)和扰动解码器(Perturb-decoder)。通过输入化学结构及未扰动转录谱,PRnet能够生成预测的转录 ………………………………
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