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Cory Y McLean
Cory Y McLean
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Google Research 探索用于基因组预测的迁移学习
Google Research 探索了迁移学习技术，以提高代表性不足人群的基因组预测准确性。他们的研究发现，虽然从大型欧洲队列转移知识可以提高小型非欧洲群体的预测能力，但随着目标人群规模的增加，这种益处会减弱，特别是对于具有独特遗传结构的性状。该研究使用 UK Biobank 和 Biobank Japan 等数据集评估了多基因风险评分 (PRS)，旨在为优化不同人群的预测性能提供指导。
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Google Research 发布 NucleoBench 和 AdaBeam，用于 AI 驱动的核酸设计
Google Research 与 Move37 Labs 合作推出了 NucleoBench，这是一个用于评估核酸序列设计算法的新型开源基准。该基准涉及 16 个生物学挑战的超过 400,000 次实验，旨在标准化用于药物发现的 AI 模型的评估流程。该研究还发布了 AdaBeam，这是一种新颖的混合设计算法，在 16 项任务中的 11 项上表现优于现有方法，尤其是在扩展长序列和大型预测模型方面。