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2024-12-01 BiorRxiv预印本速读【Biophysics】

Biorxiv速览  · 公众号  ·  · 2024-12-02 22:29
    

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本文内容为生成式AI对文章进行总结后得到,版权归原文作者所有。总结内容可靠性无保障,请仔细鉴别并以原文为准。 Unbiased learning of protein conformational representation via unsupervised random forest Sahil, M.; Ahalawat, N.; et.al., Jagannath Mondal* Tata Institute of Fundamental Research Hyderabad https://doi.org/10.1101/2024.11.30.626148 来自Tata Institute of Fundamental Research Hyderabad的这项研究工作提出了无监督随机森林(URF),一种无需预先标签的自监督学习方法,用于识别生物分子的功能关键特征。通过开发一个内存高效的实现,研究人员展示了URF能够学习蛋白质的残基间重要特征集,并解析其复杂的构象景观,其性能与传统监督学习版本以及15种其他领先基线方法相当甚至更优。URF还包括一个内部指标,即学习系数,该系数自动完成超参数优化,使方法更加稳健和用户友好。这项研究验证 ………………………………

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