MLCB 2023: 西雅图,华盛顿州,美国
大卫·A·诺尔斯 , 萨拉·莫斯塔法维 :
计算生物学中的机器学习,2023年11月30日至12月1日,美国华盛顿州西雅图。 机器学习研究进展 240, PMLR公司 2023 扎卡里·S·西姆斯 , 年轻的张焕 :
一种用于CyCIF面板缩减和标记插补的掩模图像建模方法。 1-9 游武 , 奥米德·巴兹吉尔 , 李永居 , 托马索·比安卡拉尼 , 詹姆斯·卢 , Ehsan Hajiramezanali公司 :
多任务指导的自我监督表学习用于患者特异性生存预测。 10-22 刘仁明 , 阿琼·克里希南 :
Open Biomedical Network Benchmark:一个Python工具包,用于使用Biomedicial Networks对数据集进行基准测试。 23岁至59岁 卡斯帕·马尔滕斯 , 克里斯托弗·姚 :
多模式变分自动编码器中共享和私有潜在因素的分离。 60-75 安德烈亚·纳森森 , 凯文克莱因 , 伯恩哈德·雷纳德 , 梅兰妮娅·诺维卡 , 雅库布·M·巴托舍维奇 :
评估蛋白质语言模型序列生成的调整策略。 76-89 土新明 , 简·克里斯蒂安·休特 , 梓潼Jerry Wang , 塔卡马萨·库多 , 阿维夫·雷格夫 , 罗曼·洛佩兹 :
用于学习细胞扰动数据的非纠缠表示的监督对比框架。 90-100 伊莎·阿尔扎伊德 , 穆罕默德·达伍德 , 法亚兹·米哈斯 :
癌症风险分层生存率排名的实用方法。 101-109 安托万·萨特科尼克 , 西里尔·福特莱纳 , 纪尧姆·夏皮亚特 , 伯拉克·耶尔曼 , 弗洛拉·杰伊 :
使用GAN创建更长的遗传序列:在主成分空间中生成。 110-122 Arushi G.K.Majha公司 , 伊恩·斯托特 , 安德烈亚斯·本德 :
关于可建模性和可泛化性:药物协同作用的机器学习模型是利用现有数据中的人工制品和偏见吗? 123-134 余香凝 , 吴振琴 , 亚伦·T·迈耶 , 亚历山大·特雷维诺 , 詹姆斯·邹 :
多重免疫荧光图像相似性搜索的多粒度方法。 135-147 张晨伟 , 乔丹·洛夫罗德 , 博扬·贝罗诺夫 , 康道杜克 , 安妮·康登 :
ViDa:利用生物物理学深度图嵌入可视化DNA杂交轨迹。 148-162 克伦·伊萨夫 , 大卫·A·诺尔斯 :
使用二项式混合模型研究RNA剪接作为细胞多样性的来源。 163-175 奈达·肖克兰·凯纳里(Neda Shokraneh Kenari) , 梅根·安德鲁斯 , 马克斯·利布雷希特 :
基于模型的插补能够提高识别单细胞Hi-C数据中不同染色质接触的分辨率。 176-193 Kevin E.Wu(Kevin E.Wu) , 凯瑟琳·约斯特 , 本斯·丹尼尔 , 朱莉娅·贝尔克 , 于霞 , 井川武史 , 安斯曼病 , 霍华德·张 , 詹姆斯·邹 :
TCR-BERT:学习T细胞受体语法以进行灵活的抗原结合分析。 194-229 吉安·马尔科·维萨尼 , 威廉·加尔文 , 迈克尔·N·潘 , 阿米塔·努尔穆罕默德 :
H-Packer:蛋白质侧链包装的全息旋转等变卷积神经网络。 230-249 眼睛S.罗布森 , 尼拉·约安尼迪斯 :
GUANinE v1.0:基因组人工智能序列到功能模型的基准数据集。 250-266 Juneki Hong公司 , 邓德忠 , 大卫·A·亨德里克斯 :
利用二次结构“修复”任务改进变压器二次结构预测。 267-278 阿伊莎·巴伊瓦 , 鲁奇尔·拉斯托吉 , 普娅·凯萨伊 , 理查德·W·帅 , 尼拉·约安尼迪斯 :
描述基因组序列-活性模型预测中的不确定性。 279-297