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Kegg
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AI模型PlantBGC增强植物基因簇的发现
研究人员开发了PlantBGC，这是一种新颖的、由AI驱动的工具，用于识别植物生物合成基因簇（BGCs）。该系统使用了一个仅编码器的Transformer模型，该模型在微生物BGCs上进行训练，并通过无标签域自适应应用于植物基因组。与plantiSMASH等现有方法相比，PlantBGC在恢复已知BGCs和更准确地定义其边界方面表现出显著的改进。此外，源自基因本体论（GO）和京都基因组百科全书（KEGG）通路的弱监督通过减少假阳性，进…
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新方法rwMagLap识别无节律垂体基因的昼夜节律调节因子
研究人员开发了一种名为rwMagLap的新方法，用于识别缺乏清晰24小时节律的垂体激素基因的潜在昼夜节律调节因子。该技术构建了一个节律基因图谱，并结合了与相位相关的（phase-aware）信息来对潜在的调控靶点进行排名。将rwMagLap应用于垂体数据后，成功识别出已知昼夜节律基因集的显著富集，表明其在计时药理学和计时治疗策略中的应用潜力。
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PathMoG 神经网络利用多组学数据改进癌症生存预测
研究人员开发了 PathMoG，这是一种新颖的图神经网络，用于利用多组学数据预测癌症生存率。该模型将遗传信息组织成通路模块，并使用分层调制系统来整合各种数据类型。PathMoG 在预测 10 种 TCGA 癌症类型的生存率方面表现优于现有方法，并在基因、通路和患者层面提供了可解释的见解。