关于动态视觉刺激生成的时空风格转移算法的研究报告 学术背景 视觉信息的编码与处理一直是神经科学和视觉科学领域的重要研究方向。随着深度学习技术的快速发展，研究人工视觉系统与生物视觉系统之间的相似性成为热点。然而，视觉研究中生成适当的动态视觉刺激以测试特定假设的方法相对匮乏。现有的静态图像生成方法虽然已有较大进展，但在处理动态视觉刺激时，仍存在灵活性不足、生成结果偏离自然视觉环境统计特性等问题。为此，研究者们开发了一种名为“时空风格转移”（Spatiotemporal Style Transfer, STST）的算法，旨在生成能够匹配自然视频的低级时空特征，同时去除高级语义信息的动态视觉刺激，为研究物体识别提供了有力的工具。 此外，深度学习模型在视觉任务中的表现与生物视觉系统的比较也需要大量的可...

基于模拟退火算法的加权网络随机化研究 背景介绍 在神经科学领域，连接组学（connectomics） 是研究大脑神经网络结构和功能的重要分支。随着现代成像技术的发展，研究人员能够获取到大量的生物意义丰富的边权重（edge weights），这些权重信息对于理解大脑网络的组织和功能至关重要。然而，尽管加权网络分析在连接组学中日益普及，现有的网络随机化模型大多仅保留二元节点度（binary node degree），而忽略了边权重的重要性。这导致在评估网络特征的显著性时，可能无法准确反映出权重信息的影响。 为了解决这一问题，来自McGill University、University of Minnesota等机构的研究团队提出了一种基于模拟退火算法（simulated annealing al...

引言 近年来，利用数值方法求解偏微分方程（Partial Differential Equations, PDEs）已在工程和医学等广泛学科中扮演了重要角色。这些方法在拓扑和设计优化以及临床预测中的应用已显示出显著成效。然而，由于在多种几何体上进行多次问题求解所需的计算成本非常高，导致这些方法在很多场景下变得无法负担。因此，开发能够在不同几何条件下提高PDE求解效率的方法，成为了近年科学机器学习领域的一个研究热点。 论文背景与来源 《A Scalable Framework for Learning the Geometry-Dependent Solution Operators of Partial Differential Equations》这篇文章由Minglang Yin、Nic...

基于预训练大型语言模型的人类蛋白质必要性预测与分析 学术背景 人类必需蛋白质（Human Essential Proteins, HEPs）对个体的生存和发育至关重要。然而，实验方法识别HEPs通常成本高、耗时长且劳动强度大。此外，现有的计算方法仅在细胞系水平上预测HEPs，但HEPs在活体人类、细胞系和动物模型之间差异显著。因此，开发一种能够在多个水平上全面预测HEPs的计算方法显得尤为重要。最近，大型语言模型（Large Language Models, LLMs）在自然语言处理领域取得了显著成功，蛋白质语言模型（Protein Language Models, PLMs）也因其能够在大规模蛋白质序列上进行预训练而崭露头角。然而，PLMs是否能够显著提高蛋白质必要性预测任务的效果仍然未知...

深度学习应用于目标蛋白配体生成的最新研究：DeepBlock框架的提出与验证 背景与研究问题 药物发现过程中，寻找能够结合特定蛋白的配体分子（ligand）一直是核心目标。然而，目前的虚拟筛选方法（virtual screening）通常受限于化合物库的规模和化学空间的广度，难以在大规模化学空间中发现符合目标特性的创新化合物。相比之下，去新药设计（de novo drug design）通过从头生成分子结构，为探索现有化合物库之外的化学空间提供了崭新的可能性。 近年来，深度生成模型（deep generative models）在化学分子生成领域取得了显著进展，包括自回归模型（autoregressive models）、变分自编码器（variational autoencoders, VA...

基于Genotype Representation Graph (GRG)的研究：提升生物数据分析效率的新框架 学术背景与研究动机 随着测序技术的迅速进步，大规模基因组数据的收集变得愈发普遍，尤其是在人类疾病关联研究领域，基因组数据的分析需求日益增长。2023年底，英国生物银行（UK Biobank）在其云计算平台上发布了约50万份全基因组数据，其中已有20万份完成相位（phased）处理。这类庞大的数据集为科研提供了前所未有的机会，但也带来了新的难题：如何高效地编码和分析如此巨大的基因组数据？传统的二维表格化数据结构（如VCF文件格式）在储存和计算效率方面面临瓶颈，难以应对不断增长的数据需求。 在这一背景下，科学家们提出了新的数据表示和处理方法以优化压缩率和计算性能。本研究的目标是开发一种...