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Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes
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新方法利用知识图谱来约束大型语言模型生成的生物医学假设
研究人员开发了 HypoKG，一种利用大型语言模型（LLMs）生成生物医学假设的新方法，通过将三个主要的生物数据库整合到一个统一的知识图谱中。该方法旨在确保 LLM 生成的假设基于科学证据，而不仅仅是看起来合理。实验表明，在源和疾病终点之间提供完整生物路径的 LLM 生成的假设与已知的机制关系更加一致，证明了证据约束推理。
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新的深度学习模型可准确分类多组学癌症数据
研究人员开发了一种名为MOGKAN的新型深度学习框架，用于癌症诊断的多组学数据分类。该框架整合了信使RNA、微小RNA和DNA甲基化样本与蛋白质-蛋白质相互作用网络。MOGKAN实现了96.28%的分类准确率，并通过可训练的单变量函数提供了增强的可解释性，识别出经过基因本体论分析验证的生物标志物。