Text2Brain
На протяжении многих лет неврологи сообщали тысячи результатов визуализации с помощью функциональной магнитно-резонансной томографии (фМРТ) и описывали свои выводы в научных статьях. Используя 13 000 опубликованных статей по нейровизуализации, авторы обучили искусственную нейронную сеть предсказывать карты активации мозга по фрагментам текста. Более подробную техническую информацию вы можете найти в статье Text2Brain: Синтез карт активации мозга из текстовых запросов в свободной форме.
Попробовать самим
#mri #medicine #biology
На протяжении многих лет неврологи сообщали тысячи результатов визуализации с помощью функциональной магнитно-резонансной томографии (фМРТ) и описывали свои выводы в научных статьях. Используя 13 000 опубликованных статей по нейровизуализации, авторы обучили искусственную нейронную сеть предсказывать карты активации мозга по фрагментам текста. Более подробную техническую информацию вы можете найти в статье Text2Brain: Синтез карт активации мозга из текстовых запросов в свободной форме.
Попробовать самим
#mri #medicine #biology
Neural Distance Embeddings (NeuroSEED)
Разработка эвристик зависящих от данных и представлений для биологических последовательностей, которые отражают их эволюционное расстояние, имеет решающее значение для биологических исследований. Однако популярные подходы машинного обучения, основанные на непрерывных евклидовых пространствах, с трудом с этим справляются.
Коллектив довольно знаменитых авторов (включая Величковича) предлагает использовать Neural Distance Embeddings (NeuroSEED), общую структуру для эмбеддинга последовательностей в геометрические векторные пространства.
Они говорят, что гиперболическое пространство отражает иерархическую структуру последовательностей, лучше чем другие геометрии.
Сравниваясь с обычными базовыми подходами, NeuroSEED демонстрирует значительное повышение точности и/или времени работы на реальных наборах данных.
Статья
Код
#ScientificML #biology
Разработка эвристик зависящих от данных и представлений для биологических последовательностей, которые отражают их эволюционное расстояние, имеет решающее значение для биологических исследований. Однако популярные подходы машинного обучения, основанные на непрерывных евклидовых пространствах, с трудом с этим справляются.
Коллектив довольно знаменитых авторов (включая Величковича) предлагает использовать Neural Distance Embeddings (NeuroSEED), общую структуру для эмбеддинга последовательностей в геометрические векторные пространства.
Они говорят, что гиперболическое пространство отражает иерархическую структуру последовательностей, лучше чем другие геометрии.
Сравниваясь с обычными базовыми подходами, NeuroSEED демонстрирует значительное повышение точности и/или времени работы на реальных наборах данных.
Статья
Код
#ScientificML #biology
Искусственный интеллект предсказывает экспрессию генов.
В новой работе от DeepMind описывается архитектура Enformer, основанная на трансформерах. Эта архитектура способствует развитию генетических исследований, улучшая способность предсказывать, как последовательность ДНК влияет на экспрессию генов.
Блог-пост
Статья в Nature
Код
#ScientificML #biology #medicine
В новой работе от DeepMind описывается архитектура Enformer, основанная на трансформерах. Эта архитектура способствует развитию генетических исследований, улучшая способность предсказывать, как последовательность ДНК влияет на экспрессию генов.
Блог-пост
Статья в Nature
Код
#ScientificML #biology #medicine
Обновления по графовым сетям, которые сейчас активно исследуются для биологических и химических целей.
(1) На YouTube выложили лекцию профессора Макса Веллинга (Max Welling) по графовым нейронным сетям для симуляции молекул.
(2) умельцы собрали Colab блокнот по обучению графовой нейронной сети для классификации молекул на основе их биологической активности. В блокноте разбираются аспекты использования Jraph (JAX библиотеки для графов).
#ScientificML #gnn #graphs #biology #chemistry
(1) На YouTube выложили лекцию профессора Макса Веллинга (Max Welling) по графовым нейронным сетям для симуляции молекул.
(2) умельцы собрали Colab блокнот по обучению графовой нейронной сети для классификации молекул на основе их биологической активности. В блокноте разбираются аспекты использования Jraph (JAX библиотеки для графов).
#ScientificML #gnn #graphs #biology #chemistry
Protein complex prediction with AlphaFold-Multimer
В то время как подавляющее большинство хорошо структурированных одиночных белковых цепей теперь могут быть предсказаны с высокой точностью благодаря недавно разработанной модели AlphaFold, предсказание многоцепочечных белковых комплексов во многих случаях остается сложной задачей.
В статье от DeepMind демонстрируют, что модель AlphaFold, специально обученная на мультимерных входах с известной стехиометрией (AlphaFold-Multimer), значительно повышает точность предсказания мультимерных интерфейсов по сравнению с одноцепочечной AlphaFold, сохраняя при этом высокую точность внутри цепи.
📎Статья
#ScientificML #biology
В то время как подавляющее большинство хорошо структурированных одиночных белковых цепей теперь могут быть предсказаны с высокой точностью благодаря недавно разработанной модели AlphaFold, предсказание многоцепочечных белковых комплексов во многих случаях остается сложной задачей.
В статье от DeepMind демонстрируют, что модель AlphaFold, специально обученная на мультимерных входах с известной стехиометрией (AlphaFold-Multimer), значительно повышает точность предсказания мультимерных интерфейсов по сравнению с одноцепочечной AlphaFold, сохраняя при этом высокую точность внутри цепи.
📎Статья
#ScientificML #biology
Model-based analysis of brain activity reveals the hierarchy of language in 305 subjects
Интересная статья от авторов из Facebook AI и 2х Парижских университетов, про то как можно воспользоваться большими языковыми моделями для изучения корреляции между человеческой речью и активными зонами мозга. Хотя результаты у меня пока вызывают сомнение, посмотрим опубликуют ли вообще такое.
📎Статья
#ScientificML #nlp #biology
Интересная статья от авторов из Facebook AI и 2х Парижских университетов, про то как можно воспользоваться большими языковыми моделями для изучения корреляции между человеческой речью и активными зонами мозга. Хотя результаты у меня пока вызывают сомнение, посмотрим опубликуют ли вообще такое.
📎Статья
#ScientificML #nlp #biology
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
DeepPoseKit
DeepPoseKit - это набор программных инструментов с высокоуровневым API для оценки 2D позы по заданным пользователем ключевым точкам. DeepPoseKit, можно использовать для: аннотирования изображений или видеокадров с заданными пользователем ключевыми точкам и для обучения моделей оценки позы.
Но самое крутое - не это. Эта библиотека была написана учеными для оценки поз животных (то есть для научных исследований).
Вот так вот ScientificML потихоньку врывается в жизнь обычных Computer Scientists. За наводку спасибо @pathetic_low_freq
📎Статья 🖥Код
#ScientificML #pose #biology
DeepPoseKit - это набор программных инструментов с высокоуровневым API для оценки 2D позы по заданным пользователем ключевым точкам. DeepPoseKit, можно использовать для: аннотирования изображений или видеокадров с заданными пользователем ключевыми точкам и для обучения моделей оценки позы.
Но самое крутое - не это. Эта библиотека была написана учеными для оценки поз животных (то есть для научных исследований).
Вот так вот ScientificML потихоньку врывается в жизнь обычных Computer Scientists. За наводку спасибо @pathetic_low_freq
📎Статья 🖥Код
#ScientificML #pose #biology
Benchmarking deep generative models for diverse antibody sequence design
Дизайн новых и разнообразных белков, соответствующих заданной структуре, остается важной нерешенной задачей. В последнее время глубокие генеративные модели, которые обучаются только на основе последовательностей или на основе последовательностей и структур совместно, показали впечатляющие результаты в решении этой задачи.
Исследователи из IBM рассматривают три недавно предложенные глубокие генеративные схемы для проектирования белков: (AR) авторегрессионная генеративная модель на основе последовательности, (GVP) графовая нейронная сеть на основе точной структуры и Fold2Seq.
Авторы сравнили эти модели на задаче вычислительного дизайна последовательностей антител, которая требует проектирования последовательностей с высоким разнообразием для функциональной привязки. Модель Fold2Seq превосходит две другие базовые модели по разнообразию конструируемых последовательностей.
📎 Статья
#ScientificML #biology #generative
Дизайн новых и разнообразных белков, соответствующих заданной структуре, остается важной нерешенной задачей. В последнее время глубокие генеративные модели, которые обучаются только на основе последовательностей или на основе последовательностей и структур совместно, показали впечатляющие результаты в решении этой задачи.
Исследователи из IBM рассматривают три недавно предложенные глубокие генеративные схемы для проектирования белков: (AR) авторегрессионная генеративная модель на основе последовательности, (GVP) графовая нейронная сеть на основе точной структуры и Fold2Seq.
Авторы сравнили эти модели на задаче вычислительного дизайна последовательностей антител, которая требует проектирования последовательностей с высоким разнообразием для функциональной привязки. Модель Fold2Seq превосходит две другие базовые модели по разнообразию конструируемых последовательностей.
📎 Статья
#ScientificML #biology #generative
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
The PAIR-R24M Dataset for Multi-animal 3D Pose Estimation
Если мы разберёмся с основами социального и коллективного поведения животных - мы сможем узнать много нового о жизни. Важным шагом в изучении механизмов, лежащих в основе социального поведения, является точное считывание трехмерной позы взаимодействующих животных.
В недавней работе представлен набор данных PAIR-R24M (Paired Acquisition of Interacting oRganisms - Rat) для оценки трехмерной позы нескольких животных, который содержит 24,3 миллиона кадров RGB-видео и трехмерного захвата движения взаимодействий лабораторных крыс.
PAIR-R24M, поможет усовершенствовать подходы к трехмерному отслеживанию животных и поможет в выяснении нейронных основ социального поведения.
📎 Статья
🗂 Датасет
#datasets #ScientificML #biology
Если мы разберёмся с основами социального и коллективного поведения животных - мы сможем узнать много нового о жизни. Важным шагом в изучении механизмов, лежащих в основе социального поведения, является точное считывание трехмерной позы взаимодействующих животных.
В недавней работе представлен набор данных PAIR-R24M (Paired Acquisition of Interacting oRganisms - Rat) для оценки трехмерной позы нескольких животных, который содержит 24,3 миллиона кадров RGB-видео и трехмерного захвата движения взаимодействий лабораторных крыс.
PAIR-R24M, поможет усовершенствовать подходы к трехмерному отслеживанию животных и поможет в выяснении нейронных основ социального поведения.
📎 Статья
🗂 Датасет
#datasets #ScientificML #biology
Generalized Shape Metrics on Neural Representations
В нейронауках и в глубоком обучении количественная оценка (не)сходства нейронных представлений в разных сетях является темой, представляющей значительный интерес.
Ученые из Стэнфорда, Гугла и Института Аллена придумали как вычислять метрики между нейронными представлениями. Причём, эти представления могут быть записаны как с реальных животных, так и с нейросетей.
Они регистрируют активность
Таким образом, они придумали довольно элегантный и простой способ сравнивать нейронную активность между животными и нейросетями.
📎 Статья
🎥 Видео
🖥 Код
#ScientificML #biology
В нейронауках и в глубоком обучении количественная оценка (не)сходства нейронных представлений в разных сетях является темой, представляющей значительный интерес.
Ученые из Стэнфорда, Гугла и Института Аллена придумали как вычислять метрики между нейронными представлениями. Причём, эти представления могут быть записаны как с реальных животных, так и с нейросетей.
Они регистрируют активность
K сетей, следовательно могут вычислить все попарные расстояния и собрать их в матрицу расстояний K × K. Поверх матрицы они применяют алгоритмы кластеризации и уменьшения размерности.Таким образом, они придумали довольно элегантный и простой способ сравнивать нейронную активность между животными и нейросетями.
📎 Статья
🎥 Видео
🖥 Код
#ScientificML #biology
Интересное интервью про то, как вернуть биологию в нейронные сети: https://youtu.be/smxwT82o40Y
YouTube
Active Dendrites avoid catastrophic forgetting - Interview with the Authors
#multitasklearning #biology #neuralnetworks
This is an interview with the paper's authors: Abhiram Iyer, Karan Grewal, and Akash Velu!
Paper Review Video: https://youtu.be/O_dJ31T01i8
Check out Zak's course on Graph Neural Networks (discount with this link):…
This is an interview with the paper's authors: Abhiram Iyer, Karan Grewal, and Akash Velu!
Paper Review Video: https://youtu.be/O_dJ31T01i8
Check out Zak's course on Graph Neural Networks (discount with this link):…
Learning inverse folding from millions of predicted structures
В Фэйсбук тоже решили увлечься биологией. Они рассматривают проблему предсказания последовательности белка по координатам его атомов (по его форме).
Для решения этой задачи выпустили модель обратного сворачивания белка (inverse protein folding).
Модель обучена на 12 миллионах белковых структур, предсказанных AlphaFold2.
🎮 Colab
🐙 Git
📎 Статья
#ScientificML #biology
В Фэйсбук тоже решили увлечься биологией. Они рассматривают проблему предсказания последовательности белка по координатам его атомов (по его форме).
Для решения этой задачи выпустили модель обратного сворачивания белка (inverse protein folding).
Модель обучена на 12 миллионах белковых структур, предсказанных AlphaFold2.
🎮 Colab
🐙 Git
📎 Статья
#ScientificML #biology