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dnabert，一种在生物学和健康中进行顺序预测的语言方法
本文论文讨论了这种新的DNABERT模型，并解决了它对生物学和健康产生影响的程度。在这里，与当前现有模型相比，DNABERT是否是革命性的。通过比较先前研究中预测模型的准确性与DNABERT的准确性，我得出的结论是，DNABERT可以在剪接位点预测上获得出色的性能，并且可以获得最高的准确性，但无法获得启动子预测的出色性能。因此，我的目的是确定DNABERT的工作原理，以便可以获得可能可以用于进一步优化和自定义的理解。因此，分析了DNABERT的K-MER令牌化方法和字节对编码。这是通过采用Ji等人的DNABERT的所述方法来进行的。（2021）和Zhou等人的DNABERT-2。（2023）。从此分析中可以得出结论，两种方法都比现有的DNA/RNA预测方法更好，但是BPE是最有前途的。之后，使用DNABERT（DNABERT-PROM）重点介绍了启动子预测，以清楚地了解其过程以及如何进行预培训。为了获得此信息，Ji等人的DNABERT-PROM方法的描述。（2021）进行了调整。在这里，可以确定的是，使用具有TATA-Box存在或不存在的远端启动子，对DNABERT-PROM进行了培训，以预测Homo Sapiens。此外，使用EPDNEW数据库获取启动子的数据。为此，Ji等人的DNABERT的描述特性。在分析了DNABERT-PROM之后，我得出的结论是，它是一个高效的模型，可以预测Homo Sapiens中的启动子。最后，我选择提供更广泛的DNABERT观点，以研究如何在生物学和健康领域中应用。（2021）进行了调整，并将其与生物学和健康中的当前限制进行了比较。在这里，我得出的结论是，DNABERT是生物学和健康中转录调节预测的最有前途的模型，因为它可以解决上下文所需的信息。我得出的结论是，DNABERT也应该是执行其他类型的DNA/RNA预测的“第一选择”方法，尽管它们的用法绝不能替代研究和诊断中的决策。尽管DNABERT已经是一个非常充分的预测模型，但仍需要进一步的优化和自定义来扩大其对生物学和健康中顺序预测的贡献。
引用了本文：AkalınF。和YumuşakN。，“外显子和内含子区域的分类DNA序列上使用Sbert和Anfis AP
图。有关外显子和内含子区域的符号DNA序列瞄准了外显子和内含子区域的DNA序列上的分类。在本研究中的设计和方法论，使用基于人工智能的系统进行了DNA序列中的外显子和内含子区域的分析。独创性通常首选用于评估文本数据的聚类方法在DNA序列上使用。这种情况降低了计算成本。的发现是解决生物信息学领域越来越多的数据的解决方案，建立了基于人工智能的结构，可提供低成本。因此，研究与遗传学有关的情况变得更加容易。结论DNA结构上的外显子和内含子区域的准确率为88.88％。宣布道德标准本文的作者宣布，本研究中使用的材料和方法不需要道德委员会许可和/或法律特殊许可。
通过 BERT 深度学习模型从俄语电报帖子中提取 Sputnik V 疫苗轻微不良事件
保留所有权利。未经许可不得重复使用。 （未经同行评审认证）是作者/资助者，他已授予 medRxiv 永久展示预印本的许可。此预印本的版权所有者此版本于 2021 年 6 月 22 日发布。；https://doi.org/10.1101/2021.06.14.21258875 doi：medRxiv 预印本
Alchembert：探索...
38,567 3,206 0.490 0.841 0.093 0.297 MEGNET 0.436 0.818 0.138 -0.603 CGCNN+P 39,500 2,563 0.392 0.786 0,113 0.0 Bowsr 1.964 0.300 0.712 0.118 0.151 0.684 0.122 0.055 Voronoi RF38,567 3,206 0.490 0.841 0.093 0.297 MEGNET 0.436 0.818 0.138 -0.603 CGCNN+P 39,500 2,563 0.392 0.786 0,113 0.0 Bowsr 1.964 0.300 0.712 0.118 0.151 0.684 0.122 0.055 Voronoi RF
RH通知号018/2025-公共竞争的开放
圣保罗大学的总管理协调向所有感兴趣的政党公开，该方将于2019年2月19日至2019年2月19日至12:00（中午）从18/03/2025开放这是在其有效性期间出现的，在实验室专家（专业：遗传学，细胞和分子生物学）中，在圣保罗大学的任何教学单位或管理机构中都可以在首都或内部进行，根据下面的初步分布，占据了州互补法第683/192号和州互补法5号法律。
人力资源通知第 031/2025 号 - 公开竞争开始
圣保罗大学总务协调处向所有感兴趣的各方公布，将从 2025 年 2 月 19 日中午 12 点到 2025 年 3 月 18 日中午 12 点开放申请，以公开竞争填补技术组 1A 中 01 个空缺职位，该职位由国家补充法第 1,074/2008 号创建，以及在该法有效期内可能出现的其他职位，职位为实验室技术员（专业：生物化学），可在圣保罗大学的任何教学单位或行政机构任职，无论是在首都还是在内陆，根据以下初步分配，符合国家补充法第 683/1992 号和国家法令第 59,591/2013 号：
RH通知号021/2025-公共竞争的开放
圣保罗大学的总管理协调向所有感兴趣的政党公开，该方将于2010年2月19日至2019年2月19日至12:00（中午）从18/03/2025开放它们在其有效性期间出现在实验室专家（专业：生物信息学）的角色中，在首都或内陆的圣保罗大学的任何教学单位或管理机构中都可以在下面的初步分布中进行，观察州互补法号683/1992和国家互补法和59.591/2013年59.591/Div>
RH通知号013/2025-公共竞赛的开放
圣保罗大学的总管理协调向所有感兴趣的政党公开，该方将于2010年2月19日至2019年2月19日至12:00（中午）从18/03/2025开放它们在其有效性期间出现在实验室专家（专业：光学和光子仪器）中，在圣保罗大学的任何教学单位或管理机构，首都或内陆的任何教学单位或管理机构中都可以遵守，根据下面的初步分布，遵守国家互补法，第683/1992号州和州div.59.59.59.59.59.59.59.59.59.59.59.59.59.59.59.59.59.59.59.59.59.59.59.59.59.59.59.59.59.59.5991：
将视觉原型与 BERT 嵌入对齐以进行少量...
少量学习 (FSL) 是从少量训练示例中学习识别以前未见过的图像类别的任务。这是一项具有挑战性的任务，因为可用的示例可能不足以明确确定哪些视觉特征最能体现所考虑类别的特征。为了缓解这个问题，我们提出了一种额外考虑图像类别名称的方法。虽然之前的工作已经探索过类名的使用，但我们的方法在两个关键方面有所不同。首先，虽然之前的工作旨在直接从词嵌入中预测视觉原型，但我们发现通过分别处理视觉和基于文本的原型可以获得更好的结果。其次，我们提出了一种使用 BERT 语言模型学习类名嵌入的简单策略，我们发现该策略大大优于之前工作中使用的 GloVe 向量。此外，我们提出了一种处理这些向量高维性的策略，该策略受到跨语言词嵌入对齐模型的启发。我们对 miniImageNet、CUB 和 tieredImageNet 进行了实验，结果表明我们的方法能够持续提高基于度量的 FSL 的最新水平。
chembertaddi：与变压器和临床见解的变形药物相互作用预测
摘要 - 当两种或多种混合使用的药物会引起不良副作用时，即使使用药物单独使用不会造成伤害时，多药的问题也会引起不利的副作用。药物相互作用（DDIS）是这些反应的主要原因，导致发病率和死亡率增加。由于有害DDI的潜力呈指数增长，因此药物相互作用的预测对于患者的安全和有效的医疗保健管理越来越重要。在本文中，我们开发了Chembertaddi框架，该框架有效地结合了临床域数据，以单副作用特征表示，其富集化学分子表示，该化学分子表示源自Chemberta-77m-MLM，这是一个基于变压器的LAN- lan- gage模型。与五种最先进的方法相比，在基准数据集上进行的实验表现出色：decagon，deepwalk，dedicom，nnps和recrecal。评估表明，Chembertaddi的F1得分为0.94，AUROC为0.97，表现优于基线体系结构，并推广到新的引入的药物化合物。索引术语 - 转化，自然语言处理，分子表示学习，药物 - 药物相互作用，多药，Chemberta，神经网络，深度学习，注意机制，生物信息学