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Predicción de expresión génica - Clase 09 - Aprendizaje profundo en ciencias biológicas (primavera de 2021)
Predicción de expresión génica - Clase 09 - Aprendizaje profundo en ciencias biológicas (primavera de 2021)
El video analiza el uso del aprendizaje profundo en la predicción de la expresión génica y los desafíos que implica el análisis de conjuntos de datos biológicos, incluida la alta dimensionalidad y el ruido. La conferencia cubre metodologías como el análisis de conglomerados, las aproximaciones de matrices de bajo rango y la detección compresiva. El ponente también habla sobre el uso del aprendizaje profundo para la predicción de la expresión génica y la cromatina, así como del aprendizaje débilmente supervisado para predecir los sitios de actividad potenciadora. La conferencia analiza varias herramientas desarrolladas utilizando principalmente una metodología de aprendizaje profundo, incluidos danq, djgx, factory mat y sc fin. El presentador también habla sobre el uso de modelos generativos para estudiar conjuntos de datos genómicos e introduce la idea de la metodología de inferencia aproximada, en particular la popular llamada inferencia variacional.
En la segunda parte de la conferencia, el ponente analiza la aplicación del aprendizaje profundo en las ciencias de la vida, específicamente en la predicción de la expresión génica y la interpretación genómica. El primer tema se centra en la aplicación de modelos de autocodificador de variación al análisis de expresión de ARN para conjuntos de datos de asma. El ponente propone un marco para eliminar artefactos experimentales utilizando un modelo generativo condicional. El segundo tema analiza la inversión de Illumina en redes de aprendizaje profundo para identificar los modelos de secuencia a función para la interpretación genómica, en particular para el empalme. La empresa ha desarrollado SpliceAI, una red neuronal convolucional profunda que predice si un nucleótido es donante, aceptor o ninguno de los dos. El tercer tema trata sobre la investigación del orador para predecir si ciertas mutaciones tendrán una función de empalme críptica, lo que puede conducir a cambios de marco y enfermedades. El orador también invita a hacer preguntas y solicitudes para puestos de investigación, pasantías y posdoctorados.
Genómica unicelular - Clase 10
Genómica unicelular - Clase 10 - Aprendizaje profundo en ciencias biológicas (primavera de 2021)
En esta conferencia sobre genómica unicelular, el orador analiza varios métodos y tecnologías que se utilizan para perfilar células individuales, incluida la clasificación celular y la microfluídica. La atención se centra en tres tecnologías específicas de secuenciación de una sola célula: enfoques Smart-seq, drop-seq y agrupados. El orador también cubre el proceso de análisis de transcriptomas unicelulares, incluido el preprocesamiento, la visualización, el agrupamiento y la anotación, y el uso de la arquitectura de codificador automático en el agrupamiento comunitario. Se aplican métodos de aprendizaje profundo para la adaptación de dominios y para reconstruir tipos de células de forma estimulada. La conferencia también analiza los desafíos involucrados en el análisis de datos genómicos de una sola célula y propone el uso de un modelo generativo para abordar estos problemas de una manera escalable y consistente.
La segunda parte del video cubre varios temas relacionados con la genómica unicelular y el aprendizaje profundo. Los temas discutidos incluyen inferencia variacional, un proceso generativo para datos de secuenciación de ARN de una sola célula, el modelo SCVI para mezclar conjuntos de datos de tipos de células, CanVAE para propagar etiquetas y la implementación de varios algoritmos de aprendizaje profundo en una base de código única llamada herramientas CVI. Los oradores también abordan los desafíos en el uso de probabilidades posteriores para calcular medidas de expresión génica y presentan métodos para calcular con precisión las expectativas posteriores y controlar las tasas de descubrimiento completas.
Reducción de la dimensionalidad - Clase 11
Reducción de la dimensionalidad - Clase 11 - Aprendizaje profundo en ciencias biológicas (primavera de 2021)
Las conferencias en video sobre el aprendizaje profundo en las ciencias de la vida exploran las técnicas de reducción de la dimensionalidad para el agrupamiento y la clasificación en el análisis de datos unicelulares. Las conferencias distinguen entre aprendizaje supervisado y no supervisado y exploran el uso de marcos estadísticos de prueba de hipótesis para evaluar expresiones diferenciales de genes. La conferencia presenta el concepto de aprendizaje múltiple mediante el análisis de componentes principales, la descomposición propia y la descomposición de valores singulares para la reducción de la dimensionalidad lineal y analiza los métodos de incrustación de vecinos estocásticos distribuidos en t e incrustación de vecinos estocásticos distribuidos para la conservación de datos de agrupamiento. El orador también analiza la aplicación de la factorización de matriz no negativa a los datos genómicos y la integración de conjuntos de datos unicelulares y multiómicos. El objetivo final de estas técnicas es redefinir los tipos de células y la identidad de una manera imparcial y cuantitativa.
La segunda parte trata varios temas relacionados con la reducción de dimensionalidad, específicamente su aplicación en ciencias de la vida. La factorización de matriz no negativa integradora (iNMF) se utiliza para vincular perfiles transcriptómicos y epigenómicos para comprender mejor la identidad celular en varios contextos. La conferencia también analiza los beneficios de usar un enfoque de mini lotes en el aprendizaje profundo, particularmente para conjuntos de datos más grandes, y cómo se pueden aprovechar los algoritmos en línea para mejorar los métodos de reducción de dimensionalidad para analizar conjuntos de datos grandes. Además, el algoritmo se introduce para integrar diferentes tipos de datos, como datos RNA-seq y ATAC-seq. Finalmente, el disertante expresa su voluntad de servir como mentor para los estudiantes interesados en el campo. En general, la conferencia fue informativa y bien recibida.
Reducción de la dimensionalidad - Clase 11
Reducción de la dimensionalidad - Clase 11 - Aprendizaje profundo en ciencias biológicas (primavera de 2021)
Las conferencias en video sobre el aprendizaje profundo en las ciencias de la vida exploran las técnicas de reducción de la dimensionalidad para el agrupamiento y la clasificación en el análisis de datos unicelulares. Las conferencias distinguen entre aprendizaje supervisado y no supervisado y exploran el uso de marcos estadísticos de prueba de hipótesis para evaluar expresiones diferenciales de genes. La conferencia presenta el concepto de aprendizaje múltiple mediante el análisis de componentes principales, la descomposición propia y la descomposición de valores singulares para la reducción de la dimensionalidad lineal y analiza los métodos de incrustación de vecinos estocásticos distribuidos en t e incrustación de vecinos estocásticos distribuidos para la conservación de datos de agrupamiento. El orador también analiza la aplicación de la factorización de matriz no negativa a los datos genómicos y la integración de conjuntos de datos unicelulares y multiómicos. El objetivo final de estas técnicas es redefinir los tipos de células y la identidad de una manera imparcial y cuantitativa.
La segunda parte trata varios temas relacionados con la reducción de dimensionalidad, específicamente su aplicación en ciencias de la vida. La factorización de matriz no negativa integradora (iNMF) se utiliza para vincular perfiles transcriptómicos y epigenómicos para comprender mejor la identidad celular en varios contextos. La conferencia también analiza los beneficios de usar un enfoque de mini lotes en el aprendizaje profundo, particularmente para conjuntos de datos más grandes, y cómo se pueden aprovechar los algoritmos en línea para mejorar los métodos de reducción de dimensionalidad para analizar conjuntos de datos grandes. Además, el algoritmo se introduce para integrar diferentes tipos de datos, como datos RNA-seq y ATAC-seq. Finalmente, el disertante expresa su voluntad de servir como mentor para los estudiantes interesados en el campo. En general, la conferencia fue informativa y bien recibida.
Disección de circuitos de enfermedades GWAS - Clase 12
Disección de circuitos de enfermedades GWAS - Clase 12 - Aprendizaje profundo en ciencias de la vida (primavera de 2021)
Este video sobre la disección de circuitos de enfermedades GWAS cubre los fundamentos de la genética humana, los desafíos computacionales para la interpretación y los diversos tipos de variaciones genéticas examinadas en los estudios de asociación del genoma completo (GWAS). El video también explora metodologías como el mapeo mendeliano, el análisis de ligamiento y la identificación de polimorfismos de un solo nucleótido (SNP) asociados con enfermedades. Además, el orador analiza el uso de estadísticas de chi-cuadrado, diagramas de Manhattan y diagramas QQ para visualizar regiones genómicas significativamente asociadas con fenotipos de enfermedades. El video también incluye un estudio de caso sobre el gen FTO y cómo se diseccionó exhaustivamente por sus implicaciones mecánicas en la obesidad. También se discuten los desafíos de comprender la asociación genética con la obesidad y los pasos para abordar este problema.
La conferencia analiza el desafío de estudiar el impacto de las variaciones genómicas en la salud humana y la importancia de comprender cómo las mutaciones afectan a los diferentes tipos de células. El orador describe su enfoque de aprendizaje profundo para predecir el efecto de la secuencia y las variaciones genómicas, particularmente en relación con la predicción de la unión de los factores de transcripción y la organización de la cromatina. También describen su evaluación de estas predicciones utilizando conjuntos de datos genómicos profundamente secuenciados para predecir la sensibilidad del ADN y los QTL de marcas de histonas, así como su uso del aprendizaje profundo para predecir el efecto de las mutaciones en la expresión génica y enfermedades humanas como el autismo. Finalmente, discuten su análisis imparcial de conjuntos de genes previamente conocidos y el uso de una biblioteca de modelos de secuencias de aprendizaje profundo.
Mecanismo GWAS - Clase 13
Mecanismo GWAS - Clase 13 - Aprendizaje profundo en ciencias de la vida (primavera de 2021)
La conferencia sobre el mecanismo GWAS en la serie Deep Learning in Life Sciences analiza varios métodos para comprender la función de las variantes genéticas no codificantes involucradas en rasgos complejos. La conferencia analiza el uso de anotaciones epigenómicas y modelos de aprendizaje profundo para identificar propiedades globales en regiones asociadas genéticamente para una enfermedad en particular. También cubre enriquecimientos a través de diferentes tejidos y potenciadores y explica cómo estos pueden convertirse en antecedentes empíricos para predecir el SNP causal dentro de un locus. La conferencia también analiza el uso de fenotipos moleculares intermedios, como la expresión génica y la metilación, para estudiar la causalidad en los estudios de asociación del genoma completo y cómo combinar los componentes personales del genotipo y la expresión para explicar la variable fenotípica de la expresión. Por último, la conferencia examina el uso de métodos de inferencia causal para determinar el efecto de cambiar una variable en las variables de resultado para identificar vías causales versus anticausales.
El disertante en este video analiza varias técnicas para inferir efectos causales en la investigación genómica. Cubren el concepto de separación d y el uso de la aleatorización natural en genética como una forma de establecer relaciones causales. El disertante también analiza la aleatorización mendeliana y el modelo de cuasi-inferencia de Rubin, junto con el método de resultado potencial para la inferencia causal. Tocan los desafíos de la imputación y el ajuste de los sesgos en los estudios observacionales. El orador también enfatiza la importancia de usar múltiples evidencias ortogonales para desarrollar un algoritmo causal robusto. Además, explican el uso de la genética para perturbar las expresiones génicas y aprender redes, e introducen la condición de invariancia como una forma de identificar estructuras causales en los datos. La conferencia proporciona una descripción general completa de varias técnicas y herramientas utilizadas en la investigación genómica para la inferencia causal.
Genética de Sistemas - Clase 14
Genética de sistemas - Conferencia 14 - Aprendizaje profundo en ciencias de la vida (primavera de 2021)
En esta conferencia sobre genética de sistemas y aprendizaje profundo, el orador cubre varios temas, incluida la heredabilidad de SNP, la heredabilidad de partición, la regresión de puntuación de LD estratificada y el aprendizaje profundo en fenotipado molecular. También exploran el uso de registros de salud electrónicos, estudios de asociación genómica y genómica para analizar un conjunto de datos del biobanco del Reino Unido de alrededor de 500 000 individuos con miles de fenotipos. El disertante analiza cómo se pueden usar los modelos de aprendizaje profundo para la predicción de funciones de secuencia para comprender el circuito de los loci de enfermedades y el uso de modelos mixtos lineales para llamadas GWAS y EQTL. También tocan los sesgos y las violaciones de los supuestos del modelo en el aprendizaje profundo y destacan la importancia de las anotaciones reguladoras específicas del tipo de célula para inferir tipos de células críticas para la enfermedad. Por último, el disertante discute la complejidad de los hallazgos relacionados con la selección negativa y los tamaños del efecto causal y presenta al profesor Manuel Rivas de la Universidad de Stanford para discutir la descomposición de las asociaciones genéticas.
La conferencia profundiza en la aplicación de datos genéticos en varias áreas, incluida la cuantificación de la composición y los componentes de contribución de los rasgos, la identificación de variantes genéticas que contribuyen a la adipogénesis o la lipólisis, la identificación de mutaciones con fuertes efectos en la función de los genes y un menor riesgo de enfermedad, y el desarrollo de modelos de predicción de riesgo mediante análisis multivariante. Además, la conferencia analiza la aplicación de modelos de puntaje de riesgo poligénico en varios biomarcadores y enfatiza la necesidad de compartir datos entre diferentes poblaciones para mejorar la precisión predictiva, particularmente en el caso de poblaciones no europeas. La conferencia concluye expresando su voluntad de supervisar a los estudiantes interesados en proyectos de investigación relacionados con las puntuaciones poligénicas y los efectos biotrópicos del UK Biobank.
Graficar Redes Neuronales - Clase 15
Redes neuronales gráficas - Clase 15 - Aprendizaje en ciencias de la vida (primavera de 2021)
En esta conferencia de YouTube sobre redes neuronales gráficas, el orador cubre una amplia gama de temas, incluidos los conceptos básicos de las redes gráficas, las representaciones espectrales, la clasificación semisupervisada y el modelado de datos multirelacional. También hay un enfoque en la intersección de las redes de gráficos y el procesamiento del lenguaje natural y cómo generar gráficos para el descubrimiento de fármacos. El disertante explica varios métodos para propagar información a través de gráficos para obtener incrustaciones de nodos útiles que se pueden usar para tareas de predicción. La conferencia también destaca la importancia del aprendizaje contrastivo para las GNN, los beneficios potenciales de combinar representaciones basadas en parches y métodos basados en la atención, y el uso del enfoque transformador en PNL. La segunda mitad de la conferencia se centra en la discusión de documentos que muestran los usos prácticos de las GNN en el descubrimiento de fármacos y cómo codificar y decodificar la estructura de las moléculas mediante un árbol de unión.
Este video analiza múltiples aplicaciones de las redes neuronales gráficas (GNN) en las ciencias de la vida, incluido el descubrimiento de fármacos y la inferencia de gráficos latentes. El orador destaca los problemas y las posibles vías en las GNN, como la falta de localidad espacial y ordenamiento fijo, y la configuración considerada implica predecir el tipo de un nodo dado, predecir un enlace entre dos nodos, medir la similitud entre dos nodos o dos redes. y agrupar nodos mediante la detección de comunidades en la red. El disertante también explica cómo los GNN pueden entrenar e incorporar gráficos de manera eficiente, transformar y agregar información y lidiar con los efectos secundarios de la polifarmacia. Además, la conferencia cubre dos métodos para el aprendizaje automático de representaciones en ciencias de la vida, con modelos de metaaprendizaje como MARS que se aprovechan para generalizar a nuevos tipos de células. Por último, la conferencia analiza cómo las GNN pueden aprender representaciones de células latentes en múltiples conjuntos de datos para capturar la heterogeneidad del tipo de célula.
IA para el diseño de fármacos - Clase 16
IA para el diseño de fármacos - Clase 16 - Aprendizaje profundo en las ciencias de la vida (primavera de 2021)
Esta conferencia analiza el uso del aprendizaje profundo para el diseño de fármacos. Explica cómo se puede utilizar el aprendizaje profundo para encontrar nuevos compuestos con resistencia a los antibióticos. También analiza cómo se pueden mejorar los modelos de aprendizaje profundo incorporando conocimiento biológico.
Esta segunda parte de la conferencia proporciona una descripción general de cómo se puede usar el aprendizaje profundo en el diseño de fármacos, específicamente para predecir la actividad antiviral de las combinaciones de fármacos. El modelo se probó in vivo utilizando ensayos basados en células y se identificaron dos nuevas combinaciones de fármacos sinérgicos.
Aprendizaje profundo para el plegamiento de proteínas - Clase 17
Aprendizaje profundo para el plegamiento de proteínas - Clase 17 - MIT Deep Learning in Life Sciences (primavera de 2021)
Este video analiza el uso del aprendizaje profundo en el campo del plegamiento de proteínas y, específicamente, cómo se puede usar el aprendizaje profundo geométrico para estudiar estructuras de proteínas y predecir cosas como los sitios de unión de ligandos y las interacciones proteína-proteína. El video también cubre métodos de modelado basados en plantillas versus sin plantillas, varios enfoques para la predicción de contactos en el plegamiento de proteínas y el uso de redes neuronales residuales para el modelado de imágenes en la predicción de estructuras de proteínas. En general, el orador enfatiza la promesa del aprendizaje profundo para mejorar nuestra comprensión de las estructuras de las proteínas y sus funciones, y proporciona ejemplos y resultados detallados para respaldar esta afirmación.
El video analiza varios enfoques del aprendizaje profundo para el plegamiento de proteínas, incluido el uso de predicciones y plantillas de coevolución para un modelado preciso, la importancia de encontrar mejores homólogos y el potencial del aprendizaje profundo para lograr resultados comparables sin depender de la física tradicional. métodos. Los oradores también profundizan en el uso de resultados diferenciables y la importancia de la precisión global, así como en la evolución del espacio de algoritmos y el potencial del aprendizaje profundo para predecir confirmaciones de proteínas en función de factores como la variación genética o las moléculas pequeñas. En general, el video destaca el emocionante potencial del aprendizaje profundo para revolucionar la predicción de la estructura de proteínas y sus múltiples aplicaciones.