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Evgeny S. Saveliev
Evgeny S. Saveliev
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SeqMaestro框架从核苷酸序列生成生物学假设
研究人员开发了SeqMaestro，一个新颖的机器学习框架，旨在直接从核苷酸序列生成生物学假设。该系统弥合了原始序列数据与可解释机器学习模型之间的差距，从而能够提取强大的生物信号和复杂的预测关系。SeqMaestro提供无代码工作流程，使没有深厚编程或机器学习专业知识的研究人员也能进行高级序列分析，从而促进将序列数据转化为可操作的生物学见解。
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LLM驱动的符号回归方法助力科学发现
研究人员开发了一种名为“Influence-Guided Symbolic Regression”（IGSR）的新型科学发现方法，该方法利用大型语言模型（LLMs）。IGSR通过生成候选基函数并使用细粒度影响分数进行评估来增强方程发现，这些分数量化了每个项对准确性的贡献。与传统的标量指标相比，这允许更系统地优化模型结构。该方法在各种基准测试中被证明是有效的，甚至识别出一种新的生物学关系，并随后通过实验得到了验证。