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Mycobacterium tuberculosis
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图神经网络解释方法揭示生物网络中的疾病特征
研究人员评估了四种流行的图神经网络（GNN）解释方法，以了解它们在识别生物网络中疾病相关结构方面的有效性。利用合成数据和乳腺癌RNA测序数据，研究发现不同的方法在揭示不同类型的生物信号方面表现出色，例如单节点驱动因素或分布式通路。通过结合多种解释器的共识得分并纳入拓扑信息，研究人员改进了关键癌症基因的优先级排序和生物学相关信号通路的恢复。
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VAMP-Net 使用人工智能高精度预测结核病耐药性
研究人员开发了VAMP-Net，一种新颖的双通路神经网络，用于预测结核分枝杆菌的耐药性。该网络结合了用于分析基因组变异及其相互作用的Set Attention Transformer和考虑测序质量的1D-CNN。VAMP-Net在某些药物上的准确率超过95%，其可解释性有助于识别已知的和新颖的与耐药性相关的遗传靶点。