scLLM-DSC: Clustering multimodal con LLM para ARN-seq unicelular
scLLM-DSC: un novedoso marco de clustering multimodal que aprovecha grandes modelos de lenguaje para mejorar la precisión en el análisis de células individuales.
#secuenciación
MemNovo: reequilibrando la secuenciación de novo de péptidos
MemNovo mejora la precisión en secuenciación de novo de péptidos hasta un 39% usando memoria espectral. Sin entrenamiento.
MemNovo: secuenciación de novo de péptidos desde espectrometría de masas
MemNovo mejora la secuenciación de novo de péptidos al reequilibrar la información del espectro y la secuencia generada, logrando hasta un 39% más de precisión sin costo computacional.
Modelado generativo de estructuras latentes discretas con policy gradients
GReinSS: aprende distribuciones de estados latentes que maximizan la verosimilitud de datos. Supera a VAE y RSEM en reconstrucción de isoformas de ARN.
Modelado generativo de estructuras latentes discretas con gradientes de política
GReinSS aplica gradientes de política dinámicos para modelar estructuras latentes discretas. Supera a RSEM en reconstrucción de isoformas de ARN.