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long non-coding RNA
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综述AI和ML方法在RNA亚细胞定位中的应用
本文综述了预测各类RNA亚细胞定位的最新AI和机器学习方法进展。文章涵盖了基于序列、基于图像和混合方法，强调了它们在加速RNA研究和指导疾病治疗方面的潜力。该综述还讨论了AI/ML在RNA定位应用中面临的挑战，如数据稀缺和缺乏基准测试。
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机器学习框架将lncRNA与2型糖尿病联系起来
研究人员开发了一种新颖的多模态机器学习框架，用于分析长链非编码RNA (lncRNA) 与2型糖尿病 (T2D) 之间的关联。该方法整合了来自两个独立队列的十种不同lncRNA的表达、二级结构和序列特征。该框架利用八个机器学习分类器和SHAP分析，提供群体和个体特异性的疾病关联谱，从而加深对T2D机制的理解并支持精准医疗。