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【机器学习】ATSE:利用注意力机制图神经网络结合多肽的结构和共进化信息预测其毒性

多肽类药物目前已经成为制药界和科学界重点关注的一类非常有前途的疾病治疗药物。目前,对于多肽毒性分析关注很少,基于安全性和监管目的,分析肽类毒性非常重要。随着候选肽数据的激增,以湿实验为手段的方法确定肽类毒性的实验耗时昂贵,随着数据的积累,很多课题组开发了区分有毒和无毒肽表征的机器学习算法。而这些方法大部分是基于序列表征,而忽略了结构和共进化的信息。整合这些信息可能能够对多肽类毒性预测提供更多帮助。为此Lesong Wei(日本Tsukuba大学)等人开发了一种深度学习方法ATSE,该方法能够很好地区分有毒和无毒肽,相应成果于近期发表在Briefings in Bioinformatics。对于结构信息,作者用图神经网络来逐层抓取多肽的分子图特征。至于共进化信息,作者整合了CNN和BiLSTM来学习高阶隐含的共进化特征。通过注意力机制,作者将这些共进化信息和结构信息进行对应整合。该方法在benchmark上表现出极好的预测效果,并且这些学到的特征能够很好地可视化和可解释化。此外作者还提供了一个webserver供用户分析使用(http://server.malab.cn/ATSE)。

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为应对输出风险文本的情况,提出一种针对LLMs简单有效的思维链解毒方法

近年来,随着大语言模型(Large Language Model, LLM)在自然语言处理任务上展现出优秀表现,大模型的安全问题应该得到重视。近期的工作表明[1][2][3]。LLM在生成过成中有概率输出包含毒性的文本,包括冒犯的,充满仇恨的,以及有偏见的内容,这对用户的使用是有风险的。毒性是LLM的一种固有属性,因为在训练过程中,LLM不可避免会学习到一些有毒的内容。诚然,对大模型的解毒(detoxification)是困难的,因为不仅需要语言模型保留原始的生成能力,还需要模型避免生成一些“特定的”内容。同时,传统的解毒方法通常对模型生成的内容进行编辑[4][5],或对模型增加一定的偏置[6][7],这些方法往往把解毒任务当成一种特定的下游任务看待,损害了大语言模型最本质的能力——生成能力,导致解毒过后模型生成的结果不尽人意。

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业界 | 猪脸识别正式开赛!杨强、车品觉实力助阵,关于刘强东举办的这场大赛,你需要知道更多

机器之心报道 作者:王艺 2017 京东金融全球数据探索者大赛进入决赛,曾引发热议的「猪脸识别」正是本次比赛的赛题之一。本文为机器之心从大赛现场为你带来的一手报道。 一 机器学习技术将怎样改变养殖业? 北京郊外的一家养猪场,主人希望能够认出栏中几百头猪的每一头。不仅如此,他还希望能够通过猪的一举一动,甚至细微表情变化察觉猪的异常。这样,他就能够对猪的健康状况进行实时的把握。 城市中心的超市里,主妇想要为家人挑选一块放心的猪肉做晚餐,她希望能够看到购物篮中这块猪肉的每一个生长环节,至少需

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黑科技 | 莱斯大学研制出看似柔弱,实则坚不可摧的新型复合材料

该材料具有较高的能量吸收和耗散特性,可以用于制造高能吸收材料或是仿生结构,如人造椎间盘。 在自然界里,常常存在看着柔软却无比坚硬的物质,如深海潜水的海洋鱼类和哺乳动物,它们的外皮包着无数微小柔软并且充满着油的腔室,而正是这些腔室帮助动物承受海洋数千尺的水压。受此启发,近日,莱斯大学(RICE)纳米材料实验室的研究团队也研制出了具有同样属性的硅胶-镓复合材料,并表示未来将应用该材料的机械属性。 据悉,研究人员是在纳米层级研究的,他们首先挑选聚二甲基硅氧烷(PDMS)作为软包封层,接着用其来封装镓液,以完成此材

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bt3硬盘安装_SD卡比U盘音质好

在U盘/SD卡上安装BT3 教程(激活成功教程无线路由信号密码必备) 其实网上关于BT3的教程很多,如果大家根据下面的教程安装不成功的话,可以再去百度一下其它的教程。 前几天写过一个帖子是关于如何用BT3激活成功教程路由信号的(点我查看),为了引起关注,放在了Win区。在那个帖子里我是将Bt3安装在了硬盘的D分区上,当时自己也是想安装到U盘上的,结果U盘太烂太老太慢,没有安装成功。 这次重新找了一个1G的SD卡,成功在1000H的机器上将Bt3安装在了SD卡上,以下是我的分享。 注:1000H的网卡是Ralink RT2790,可以在BT3上驱动起来(需要单独下载驱动模块),也可以使用spoonwep监听,但是不支持注入,故无法激活成功教程。偶目前只有1000H这一款机器,所以只在这款机器上介绍下如何安装BT3. 硬件准备:SD卡或者U盘一个,容量1G以上,笔记本或者台式机一个。 软件准备: 1. BT3光盘版或者U盘版的ISO镜像(迅雷很容易搜索到的,如果下面的链接无法下载,自己再用迅雷找一个),正常应该七八百M的样子:http://ftp.heanet.ie/mirrors/backtrack/bt3-final.iso 2. Flashboot绿色无毒加强版(网上很难找的,通常都报病毒,虽然是误报,但是用的不舒服,我这个不报病毒):在http://ddduck3000.ys168.com中的Flashboot目录里,下载那个Flashboot绿色无毒加强版。 3. Syslinux易饭修改版: 制作过程: 1. 运行Flashboot绿色无毒加强版,依次按照如下设置后,点击“Next”: “磁盘的创建类型”选择“将可引导的光盘创建一个副本到闪存盘上”; “光盘或者镜像文件的来源”选择“从本机或局域网载入镜像文件”,并点击“浏览”按钮设置ISO镜像的路径。 “选择输出类型”页面设置好磁盘驱动器,即你的U盘的盘符。 “目标USB磁盘的格式化类型”中先去掉“保留磁盘数据”前面的对号,然后选中“USB-ZIP”启动模式。 最后点击“完成”按钮就开始制作BT3可启动U盘,完成后会提示“Done”。 2. Flshboot制作完毕后,一定要进入U盘目录将里面的bt3文件夹更名为大写的BT3(这一点非常重要). 3. 利用syslinux在U盘建立linux引导。 解压下载的syslinux压缩包,用记事本打开里面的setup.bat(方法是在setup.bat上单击右键,选择用记事本打开),在syslinux后边添加空格和你的U盘盘符(别忘了冒号),例如你的U盘在E盘,那么添加完成后应该是这样的内容: syslinux E: 然后保存并关闭 。双击运行setup.bat(不会有任何提示)即完成。 最后到你的U盘下查看一下ldlinux.sys这个文件是否是11k,如果是即表示成功;如果是9K那就需要你检查下哪儿出错了。 下载 (24.08 KB) 2009-4-13 15:04 4. 重新启动机器,在BIOS中设置为从U盘启动;或者直接开机不停的按“Esc”键,直至出现启动设备选择菜单,选择从U盘设备启动。

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Nat. Commun. | 抗体体细胞突变的机器学习分析预测免疫球蛋白轻链毒性

今天向大家介绍由瑞士贝林佐纳,生物医学研究所的Maura Garofalo等人于2021年6月10日发表在《Nature Communications》上的一篇名为“Machine learning analyses of antibody somatic mutations predict immunoglobulin light chain toxicity”的一篇论文。在系统性轻链淀粉样变性 (AL) 中,致病性单克隆免疫球蛋白轻链(LC)在靶器官中形成毒性聚集物和淀粉样原纤维。及时诊断对于避免永久性器官损伤至关重要,但由于症状通常仅在器官严重损伤后才会出现,导致延迟诊断的情况时常发生。在这项工作中,作者提出了LICTOR,一种基于克隆选择过程中获得的体细胞突变分布来预测免疫球蛋白中轻链毒性的机器学习方法。LICTOR的特异性和灵敏度分别为0.82和0.76,受试者工作特征曲线下的面积(AUC)为0.87。同时,作者也在一组独立的12个具有已知临床表型的轻链序列上进行测试,LICTOR取得了83%的预测准确率。此外,可以通过硅还原LICTOR发现的两个生殖细胞特异性体细胞突变,并通过实验评估秀丽隐杆线虫模型体内毒性的损失来消除轻链(LC)的毒性表型。因此,作者指出,所提出的LICTOR方法是诊断AL和降低AL高死亡率的一种有前途的策略。

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