我科學家研發(fā)出蛋白質(zhì)活體激活技術(shù)
本報北京5月28日電（記者晉浩天 通訊員龐卓婉）北京大學化學與分子工程學院、北大-清華生命科學聯(lián)合中心陳鵬教授課題組與王初教授課題組通過持續(xù)深入合作，研發(fā)出融合“機器學習與生物正交剪切反應”的蛋白質(zhì)活體激活技術(shù)，實現(xiàn)了“鄰近脫籠”策略從活細胞向活體動物的突破。相關成果日前以《機器學習助力的蛋白質(zhì)活體
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機器學習識別漸凍癥準確率達97%
科技日報訊 （記者張佳欣）據(jù)新一期《新科學家》雜志網(wǎng)站報道，美國杰克遜霍爾非營利性腦化學實驗室研究人員開發(fā)出一種高度準確的血液檢測方法，能診斷肌萎縮側(cè)索硬化癥（ALS，俗稱“漸凍癥”）。ALS患者通常會出現(xiàn)行走、說話、吞咽和呼吸方面的困難，這些癥狀會隨著時間的推移而惡化，最終導致死亡。目前尚無治愈方
因果機器學習展示診療疾病潛力
科技日報北京4月22日電 （記者劉霞）一個由德國慕尼黑大學、英國劍橋大學和美國波士頓大學科學家組成的國際團隊，正在探索將人工智能（AI）較新分支——因果機器學習用于診斷和治療的潛力。他們的最新研究指出，因果機器學習可以提高治療的安全性和有效性，尤其是為個性化治療提供了機會，有助改善患者健康狀況。相關
AI輔助診斷早期卵巢癌準確率達93%
科技日報北京1月31日電 （記者劉霞）美國佐治亞理工學院癌癥綜合研究中心（ICRC）科學家將機器學習與血液代謝物信息相結(jié)合開發(fā)出一種新方法，使卵巢癌樣本檢測準確率達93%。相關研究論文發(fā)表于最新一期《婦科腫瘤學》雜志。卵巢癌被稱為沉默的殺手。因為這種疾病剛出現(xiàn)時通常沒有癥狀，在癌癥后期被發(fā)現(xiàn)時已經(jīng)很
機器學習可用更少血液更早篩查癌癥
科技日報北京1月24日電 （記者張佳欣）美國希望之城下屬轉(zhuǎn)化基因組學研究所研究人員開發(fā)并測試了一種創(chuàng)新的機器學習方法，有朝一日可用更少的血、更早地發(fā)現(xiàn)各種癌癥患者。研究論文發(fā)表在24日的《科學·轉(zhuǎn)化醫(yī)學》雜志上。大量證據(jù)表明，99%被診斷患有Ⅰ期乳腺癌的人5年后仍能存活。如果發(fā)現(xiàn)時已是Ⅳ期，腫瘤已擴
機器學習開始預測人類生活多個方面
科技日報北京12月19日電 （記者張夢然）《自然·計算科學》18日發(fā)表的一項研究描述了一個機器學習方法，該方法能從不同方面準確預測人類生活，包括早死可能性和個性的細微差異。該模型或能提供對人類行為的量化認知。社會科學家對人類生活是否能被預測的問題看法不一。雖然人們對起到重要作用的社會人口學因素已有充
挑選2億種化合物 機器學習發(fā)覺數(shù)百種潛在性新冠藥物
篩選2億種化合物 機器學習發(fā)現(xiàn)數(shù)百種潛在新冠藥物國際戰(zhàn)“疫”行動科技日報北京8月13日電 （記者劉霞）據(jù)美國每日科學網(wǎng)站12日報道，美國科學家借助一種強大的機器學習方法，通過篩選約2億種化學物質(zhì)，發(fā)現(xiàn)了數(shù)百種新冠肺炎候選藥物。該研究負責人、加州大學河濱分校教授安南達桑卡·雷解釋說，這一藥物發(fā)現(xiàn)平臺
新方法預測細菌耐藥性基因準確率高
美國華盛頓州立大學研究人員開發(fā)出一種預測細菌耐藥性基因的新方法，通過機器學習和博弈論模型，他們能以93%—99%的準確率，預測3種不同類型革蘭氏陰性菌中耐藥基因的存在。細菌對抗菌素的耐藥性已成為影響全球公共健康的重要問題，威脅著億萬人群，僅美國每年就有數(shù)百萬人會被耐藥細菌感染，導致成千上萬人死亡。近