Biyolojide Makine Öğrenmesi

One-hot kodlama, k-mer'ler, gömüler — bir diziyi nasıl temsil ettiğiniz, modelin ondan ne öğrenip öğrenemeyeceğini belirler. Yapacağınız en belirleyici modelleme kararı budur.

Genomik veri i.i.d. değildir. Eğitim ve test setleri arasındaki dizi benzerliği performans metriklerini şişirir. Herhangi bir kıyaslama sayısı raporlamadan önce zorunlu okuma.

DeepBind'dan Enformer'a, modern dikkat modellerine ilerleme. Bu tarihi anlamak, alanın her mimari seçimi neden yaptığını açıklar — ve eski yaklaşımların hâlâ ne zaman kazandığını.

Bio-ML araştırması için fiili standart. Modern makalelerin çoğu PyTorch kullanıyor. Resmi eğitimler (60 dakikalık blitz) üretken olmanın en hızlı yolu.

FASTA/FASTQ ayrıştırma, NCBI'ya erişim, dizi kayıtlarıyla çalışma. Ham biyolojik veri ile ML pipeline'ınız arasındaki temel altyapı.

PyTorch'a uzanmadan önce, gradyan artırmalı bir ağaç fit edin. Basit model karşılaştırılabilir performans gösteriyorsa, karmaşık model gerekçelendirilemiyor demektir.

Protein dil modellerinin nasıl eğitildiği, neyi kodladığı ve önceden eğitilmiş gömüleri özellik olarak nasıl kullanacağınız. Herhangi bir ESM veya ProtTrans koduna dokunmadan önce kavramsal temel.

ML'nin belirli bir biyoinformatik probleme uygulanmasının çalışan bir örneği: uzun okumalardaki dizileme hatalarını düzeltmek. Problem formülasyonundan değerlendirmeye tam ML iş akışını gösterir.

Nikolay Oskolkov · 2022

Bio-ML'de ölçeklenebilirlik zorlukları — veriniz RAM'e sığmadığında ve modeliniz tek bir GPU'da yakınsamadığında ne yaparsınız.

Biyolojik veri yüksek boyutlu, gürültülü ve yapılandırılmıştır. Bunu anlamak her modelleme kararını şekillendirir — özellikle modelinizin ne öğrenip öğrenmemesi gerektiği konusunda.

One-hot, k-mer özellikleri, dil modellerinden gömüler — temsil, modelin dünyaya bakışıdır. Bu kurs seçenekleri ve ödünleşimlerini haritalıyor.

DeepBind ve Basenji'den dikkat tabanlı modellere ilerleme. Mimari seçimlerin biyolojik sonuçları var — bu inceleme alanın her geçişi neden yaptığını izliyor.

Genomik bölmeler i.i.d. değildir. Veri sızıntısı makaleleri mahveder. Gerçek dünya genellemesini yansıtan değerlendirmeler nasıl tasarlanır.

Evrimsel diziler üzerinde önceden eğitilmiş — etiket olmadan işlevi kodlayan gömüler. Herhangi bir protein özellik tahmini görevi için başlangıç noktası.

ColabFold, AF2'yi GPU kümesi olmadan erişilebilir kılıyor. Girdi olarak dizi alan herhangi bir model tasarlamadan önce bir yapı tahmini çalıştırın — deneyceklerinizi değiştirir.

Moleküler özellik tahmini, protein-protein etkileşim modellemesi ve verinin doğal olarak bir graf olduğu herhangi bir görev için gerekli.

Araştırmacı seviyesinde, temel model isteğe bağlı değildir. Yanlışlama kontrolüdür. Derin öğrenme modeliniz iyi ayarlanmış bir gradyan artırmalı ağacı anlamlı biçimde geçemiyorsa hazır değildir.

Protein dil modellerinin evrimsel ve işlevsel bilgiyi nasıl kodladığı. Herhangi bir ESM tabanlı yaklaşım uygulamadan önce izleyin.

Tıbbi görüntülemeye uygulanan CNN — ham görüntülerden klinik kaliteli sınıflandırıcılara. ML kararlarının biyolojik etkiye nasıl dönüştüğünün temiz uçtan uca vaka çalışması.

Gen esansiyalliğini tahmin etmek için çok-omik entegrasyonuna dayalı ML. Veri kaynaklarını anlamlı biçimde birleştirmenin çalışan bir örneği.

Mimariyi ve AF2'nin gerçekte neyi tahmin ettiğini anlamak için okuyun — güven metrikleri, eğitim hedefi ve modelin hâlâ başarısız olduğu yerler.

Ölçekte protein dil modelleri. NLP'den protein işlev tahmine kavramsal sıçrama — ve alanın dikkat etmesini sağlayan ampirik sonuçlar.

Derin öğrenmenin genomiklerde nerede yardımcı olduğu ve olmadığının eleştirel, dengeli bir incelemesi. Herhangi bir bio-ML projesine başlamadan önce zorunlu — 'engeller' bölümünü iki kez okuyun.

ESM, ProtTrans, Ankh — bu modellerin gerçekte neyi kodladığının karşılaştırmalı analizi. Kıyaslama sayıları, bir modelin neden yeni bir göreve genellediğini anlamaktan daha az önemli.

Eşvaryans, SE(3)-transformerlar ve neden 3B yapının dizilerden farklı bir tümevarımsal önyargı gerektirdiği. Modern yapı tabanlı modellerin çoğunu birleştiren matematiksel çerçeve.

Tek bir modelde dizi, yapı ve işlev. Protein temsili için mevcut sınır. API, büyük hesaplama olmadan bile erişilebilir.

Diffüzyon tabanlı iskelet oluşturmanın ardından dizi tasarımı. De novo protein tasarımı için pratik araç seti — üretici çalışma yapıyorsanız buradan başlayın.

Kenetlenmeyi ligand pozları üzerinde bir diffüzyon süreci olarak ele alır. Kör kıyaslamalarda AutoDock Vina'yı geçiyor. Yapı tabanlı ilaç tasarımı için yeni temel.

Uzman seviyesinde, GNN'ler genellikle moleküler özellik tahmini için doğru mimaridir. PyG'nin moleküler veri setleri ve önceden oluşturulmuş katmanlar için en geniş ekosistemi var.

Sinyal biyolojisine uygulanan ML tabanlı ağ çıkarımı. Graf tabanlı modellerin biyolojik ağ verisini nasıl işlediğini gösteren teknik yoğun bir konuşma.

Esansiyallik tahmini için çok-omik entegrasyonu. Hedef belirleme, CRISPR ekranı analizi veya çok-modal veri füzyonu üzerinde çalışıyorsanız ilgili.

Dizi, yapı ve işlevi tek bir üretici modelde birleştiren makale. Eğitim hedefi ve üretim deneyleri için okuyun — sadece kıyaslamalara bakmayın.

AF3, AlphaFold'u protein-DNA, protein-RNA ve protein-ligand komplekslerine genişletiyor. Diffüzyon tabanlı mimari, AF2'den önemli bir ayrılma.

Moleküler kenetlenmeyi ligand pozlarının ürün uzayı üzerinde bir diffüzyon süreci olarak ele almak. AutoDock Vina'yı yenilecek kıyaslama olarak değiştiren makale.