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深度学习属于机器学习，是一种采用大量数据来训练算法的人工智能。.在深度学习中，神经网络算法用来模拟人的大脑工作。.与其他机器学习类型相比，深度学习被证明在识别和生成图像、语音、音乐和影像上尤为有效。.论文采用基于VGGNet的卷积网络模型...
科学家基于深度学习预测T细胞受体-抗原结合特异性.免疫T细胞是人体免疫系统消灭细胞的主要执行细胞。.免疫T细胞对癌细胞的攻击始于T细胞...
研究者开发了一种对数回归（OCLR）机器学习算法，通过对细胞转录组和表观遗传学特征的分析评估癌细胞去分化程度。研究者意外发现，癌细胞的去分化程度与PD-L1水平以及免疫微环境有关，而且转移型癌细胞的去分化程度更高。
来自德国的研究团队开发出了一种基于深度学习的新型算法DeepMACT，能内在细胞水平自动检测和分析整个小鼠身体中的癌症转移。这篇论文的第一作者潘晨琛博士说：“DeepMACT是第一种能够对全身（癌细胞）转移过程进行定量分析的方法。
在9月23日发表于的《CellSystem》的论文中，研究人员利用机器学习算法，分析了癌细胞和正常细胞中数千种蛋白质的庞大数据库。然后，他们对其中数百万种可能的蛋白质组合进行了梳理，建立了一个组合目录，这些组合可以精确定位癌细胞，而不影响正常细胞。
通过使用机器学习方法，他们分析了在癌症和正常细胞中发现的数千种蛋白的海量数据库。随后，他们筛选了数百万种可能的蛋白组合，以构建出一个蛋白组合目录，可用于精确地只靶向癌细胞，而不靶向正常细胞。
在9月23日发表于的《CellSystem》的论文中，研究人员利用机器学习算法，分析了癌细胞和正常细胞中数千种蛋白质的庞大数据库。然后，他们对其中数百万种可能的蛋白质组合进行了梳理，建立了一个组合目录，这些组合可以精确定位癌细胞，而不影响正常
python机器学习生物信息学系列课程包含《python机器学习-乳腺癌细胞挖掘》，《python机器学习-糖尿病数据挖掘》，《呆瓜半小时入门python数据分析》三门课程，共300集左右，定期更新。这套微专业课程是互联网上最全，最专业的python机器学习建模教程。
科学家基于深度学习预测T细胞受体-抗原结合特异性.免疫T细胞是人体免疫系统消灭细胞的主要执行细胞。.免疫T细胞对癌细胞的攻击始于T细胞对抗原(antigen)的特异性识别。.抗原在人体的癌细胞被免疫T细胞识别的过程中起着非常重要的作用...
深度学习（deeplearning）是机器学习的分支，是一种试图使用包含复杂结构或由多重非线性变换构成的多个处理层对数据进行高层抽象的算法。深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的算法，至今已有数种深度学习框架，如卷积神经网络和深度置信网络和递归神经网络等已被应用在...
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来自德国的研究团队开发出了一种基于深度学习的新型算法DeepMACT，能内在细胞水平自动检测和分析整个小鼠身体中的癌症转移。这篇论文的第一作者潘晨琛博士说：“DeepMACT是第一种能够对全身（癌细胞）转移过程进行定量分析的方法。
在9月23日发表于的《CellSystem》的论文中，研究人员利用机器学习算法，分析了癌细胞和正常细胞中数千种蛋白质的庞大数据库。然后，他们对其中数百万种可能的蛋白质组合进行了梳理，建立了一个组合目录，这些组合可以精确定位癌细胞，而不影响正常细胞。
通过使用机器学习方法，他们分析了在癌症和正常细胞中发现的数千种蛋白的海量数据库。随后，他们筛选了数百万种可能的蛋白组合，以构建出一个蛋白组合目录，可用于精确地只靶向癌细胞，而不靶向正常细胞。
在9月23日发表于的《CellSystem》的论文中，研究人员利用机器学习算法，分析了癌细胞和正常细胞中数千种蛋白质的庞大数据库。然后，他们对其中数百万种可能的蛋白质组合进行了梳理，建立了一个组合目录，这些组合可以精确定位癌细胞，而不影响正常
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