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机译:具有进化数据的深生成模型的疾病变体预测
Harvard Med Sch Dept Syst Biol Marks Grp Boston MA 02115 USA;
Univ Oxford Dept Comp Sci OATML Grp Oxford England;
Harvard Med Sch Dept Syst Biol Marks Grp Boston MA 02115 USA;
Univ Oxford Dept Comp Sci OATML Grp Oxford England;
Harvard Med Sch Dept Syst Biol Marks Grp Boston MA 02115 USA;
Harvard Med Sch Dept Syst Biol Marks Grp Boston MA 02115 USA;
Univ Oxford Dept Comp Sci OATML Grp Oxford England;
Harvard Med Sch Dept Syst Biol Marks Grp Boston MA 02115 USA|Broad Inst Harvard & MIT Cambridge MA 02142 USA;
机译:具有扩展卡尔曼滤波器的进化深度学习,可进行有效的预测建模和有效的数据同化
机译:扩展卡尔曼滤波器的进化深度学习,有效预测建模和高效数据同化
机译:RNA-SEQ数据的疾病基因预测生成对抗性网络模型
机译:数据科学框架-心脏病预测,变体模型和可视化
机译:多变量顺序数据随机建模的深生成模型
机译:一种基于代理的建模框架使用进化原理将炎症和癌症联系起来:描述了癌症特征的生成层次结构并建立了机制与流行病学数据之间的桥梁
机译:我们开发了一种科学创造力模型,并在稀有疾病领域进行测试。我们的模型基于对Rett综合征的深入案例研究的结果。档案分析,文献计量技术和专家调查与网络分析相结合,以确定最具创造力的科学家。首先,比较生成和组合创造力的替代措施。然后,我们推广了我们的结果,并提出了社会语义网络演化的随机模型。模型预测用多个罕见疾病专业网络进行测试。我们发现,一个领域的专家之间的新的科学合作增强了组合创造力。相反,新手的高入门率与生成创造力负相关。通过扩展这组有用的概念,创造性的科学家获得了中心地位。同时,通过增加科学界的中心地位,科学家们可以复制和推广他们的结果,从而促进科学范式的发展。