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【24h】

Trans-species learning of cellular signaling systems with bimodal deep belief networks

机译:具有双峰深度信念网络的细胞信号系统的跨物种学习

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摘要

Motivation: Model organisms play critical roles in biomedical research of human diseases and drug development. An imperative task is to translate information/knowledge acquired from model organisms to humans. In this study, we address a trans-species learning problem: predicting human cell responses to diverse stimuli, based on the responses of rat cells treated with the same stimuli.
机译:动机:模式生物在人类疾病和药物开发的生物医学研究中起着至关重要的作用。当务之急是将从模型生物获得的信息/知识转化为人类。在这项研究中,我们解决了跨物种的学习问题:基于经过相同刺激处理的大鼠细胞的响应,预测人类细胞对多种刺激的响应。

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