Bioinformatics

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RESEARCHarXiv CS.LG·vor 12T

TaxDistill: Improving Metagenomic Taxonomic Annotation via Distilled Genomic Foundation Models

TaxDistill führt ein Framework zur Wissensdestillation ein, um die metagenomische taxonomische Annotation zu verbessern und die Einschränkungen traditioneller Methoden zu überwinden. Es nutzt GenomeOcean, ein 500 Millionen Parameter umfassendes genomisches Grundlagenmodell, als Lehrernetzwerk, um saubere weiche Labels zu generieren und die Klassifikationsleistung zu steigern.

Genomics machine learning Foundation Models metagenomics

RESEARCHarXiv CS.LG·vor 23T

Reading the Cell, Designing the Cure: Perturbation-Conditioned Molecular Diffusion for Function-Oriented Drug Design

Diese Forschung stellt das Transkriptom-basierte Wirkstoffdesign (TBDD) als ein generatives inverses Problem vor, um Wirkstoffmoleküle basierend auf gewünschten transkriptomischen Zustandsübergängen zu entwerfen. Es wird "ACURE" (A Cellular Response Engine) vorgeschlagen, ein multiresolutionäres transkriptomgesteuertes Diffusionsframework, um die Herausforderungen dieser komplexen Aufgabe zu bewältigen.

AI in medicine genetics machine learning drug design

RESEARCHarXiv CS.LG·vor 27T

scShapeBench: Discovering geometry from high dimensional scRNAseq data

scShapeBench ist ein Werkzeug zur Entdeckung der Geometrie aus hochdimensionalen scRNAseq-Daten, die für die Extraktion biologischer Informationen entscheidend sind. Es zielt darauf ab, die Formerfassung zu automatisieren und die derzeitige Abhängigkeit von der manuellen visuellen Inspektion durch Bioinformatiker zu überwinden.

single-cell RNAseq computational biology machine learning data analysis

RESEARCHarXiv CS.LG·vor 28T

Structural Interpretations of Protein Language Model Representations via Differentiable Graph Partitioning

Diese Forschung schlägt einen Rahmen vor, um Repräsentationen von Protein-Sprachmodellen zu interpretieren, indem sie auf Proteinkontaktgraphen projiziert und SoftBlobGIN, ein Graphen-Isomorphismus-Netzwerk, angewendet wird. Diese Methode führt eine strukturbewusste Nachrichtenübertragung durch, um funktionale Unterstrukturen zu lernen, erreicht eine Genauigkeit von 92,8% bei der Enzymklassifizierung und liefert nachvollziehbare strukturelle Erklärungen.

AI interpretation protein language models structural biology Graph Neural Networks

RESEARCHarXiv CS.AI·vor 12T

Frontier LLM-based agents can overcome the ontology curation bottleneck for natural phenotypes

Fortschrittliche LLM-basierte Agenten können den Engpass bei der Ontologiekuration für natürliche Phänotypen überwinden, einen arbeitsintensiven Prozess, der von menschlichen Experten abhängt. Dies könnte die Skalierbarkeit der Annotation von Freitext-Phänotypbeschreibungen zu Ontologiebegriffen erheblich verbessern, was für die Integration vergleichender morphologischer Daten unerlässlich ist.

Phenotype Annotation NLP Research Methods LLM

RESEARCHHugging Face Blog·3/31/2026

Training mRNA Language Models Across 25 Species for $165

O título descreve uma pesquisa focada no treinamento de modelos de linguagem de mRNA em 25 espécies por um custo de apenas $165, indicando um avanço acessível na aplicação de IA na biologia molecular.

language models Genomics mRNA AI in biology

RESEARCHarXiv CS.AI·4/22/2026

On Solving the Multiple Variable Gapped Longest Common Subsequence Problem

Dieses Papier behandelt das Problem der Variable Gapped Longest Common Subsequence (VGLCS), eine Verallgemeinerung des LCS-Problems mit flexiblen Lückenbeschränkungen, relevant für den Vergleich molekularer Sequenzen und die Zeitreihenanalyse. Es wird ein Suchrahmenwerk basierend auf einer wurzelbasierten Zustandsgraphendarstellung und einer iterativen Beam-Search-Strategie vorgeschlagen, um die kombinatorische Explosion zu bewältigen und qualitativ hochwertige Lösungen zu finden.

search algorithms Optimization Algorithms Time Series Analysis