Prédiction des associations circARN–maladie avec des unités partagées et des mécanismes d'attention multicanal

Sciences de l'information, Informatique, Intelligence artificielle, Sciences de la vie, Génie biologique,
circARN   association maladie   apprentissage multivue   mécanisme d'attention   apprentissage contrastif   modèle computationnel   bioinformatique  

Contexte Ces dernières années, les ARN circulaires (circRNA) ont joué un rôle important dans l’émergence, le développement et le traitement des maladies en tant que nouvelle catégorie de molécules d’ARN non codantes. Les circRNA possèdent une structure circulaire unique qui les rend résistants à la dégradation par les nucléases, ce qui en fait des ...

ACImpute : Une approche de lissage basée sur la contrainte pour l'imputation des données de séquençage d'ARN unicellulaire

Sciences de l'information, Informatique, Sciences de la vie, Génie biologique,
Séquençage d'ARN unicellulaire   Imputation de données   Lissage basé sur la contrainte   Analyse de cluster   Inférence de trajectoire  

Le séquençage de l’ARN monocellulaire (single-cell RNA sequencing, scRNA-seq) a récemment été largement utilisé dans les recherches biologiques et médicales, permettant de révéler les informations transcriptomiques des cellules individuelles, aidant ainsi les scientifiques à mieux comprendre l’hétérogénéité et la complexité cellulaires. Cependant, ...

APNet : Un modèle d'apprentissage profond parcimonieux explicable pour découvrir les facteurs actifs différentiels de la COVID-19 sévère

Sciences de l'information, Intelligence artificielle, Médecine, Maladies infectieuses, Sciences de la vie, Immunologie,
COVID-19   apprentissage profond   bioinformatique   protéomique   biologie des réseaux  

Contexte académique La pandémie de COVID-19 a eu un impact considérable sur les systèmes de santé publique mondiaux. Bien que la situation se soit améliorée, les mécanismes immunopathologiques complexes de la maladie, les séquelles à long terme (comme le “COVID long”) et les menaces similaires potentielles continuent de stimuler la recherche. En pa...

SP-DTI : Transformer informé par les sous-poches pour la prédiction des interactions médicament-cible

Chimie, Chimie pharmaceutique, Sciences de l'information, Informatique, Intelligence artificielle, Sciences de la vie, Biochimie, Génie biologique,
Interaction Médicament-Cible   Apprentissage Profond   Analyse des Sous-Poches   Modèle Transformer   Découverte de Médicaments  

Contexte académique La prédiction des interactions médicament-cible (Drug-Target Interaction, DTI) est une étape cruciale dans la découverte de médicaments, permettant de réduire considérablement les coûts et le temps de criblage expérimental. Cependant, bien que les techniques d’apprentissage profond aient amélioré la précision de la prédiction de...

Segmentation des tumeurs mammaires ABVS via l'intégration du CNN avec l'auto-attention par échantillonnage dilaté et le Transformer d'interaction de caractéristiques

Sciences de l'information, Intelligence artificielle, Médecine, Imagerie médicale,
Segmentation des tumeurs mammaires   Scanner automatique de volume mammaire   Réseau de segmentation 3D Transformer-CNN   Modélisation d'image masquée   Apprentissage profond   Analyse d'images médicales   Apprentissage auto-supervisé  

Segmentation des tumeurs mammaires ABVS basée sur CNN et Dilated Sampling Self-Attention Contexte académique Le cancer du sein est le deuxième cancer le plus courant dans le monde, et une détection précoce et précise est essentielle pour améliorer le pronostic des patients et réduire la mortalité. Bien que plusieurs techniques d’imagerie (telles qu...

Un cadre général de débiaisage avec raisonnement contrefactuel pour la détection de l'anxiété de prise de parole en public multimodale

Sciences de l'information, Informatique, Intelligence artificielle,
détection de l'anxiété de prise de parole en public   débiaisage multimodal   corrélation fallacieuse   raisonnement contrefactuel   ensemble de données  

Contexte académique et introduction du problème Dans le domaine de l’éducation actuelle, l’anxiété de parler en public (Public Speaking Anxiety, PSA) est un phénomène répandu, en particulier chez les apprenants non natifs. Cette anxiété affecte non seulement la capacité d’expression des apprenants, mais peut également entraver leur développement pe...