citologia

Orange com componentes que usam redes convolucionais profundas pré-treinadas para criar um perfil de imagens com vetores de recursos.

  • Cryo-EM: Redes neurais convolucionais positivas não marcadas para coleta de partículas em micrografias de crioelétrons.

O Topázio recupera muito mais partículas reais do que os métodos convencionais de colheita, mantendo baixas taxas de falsos positivos, é capaz de escolher proteínas desafiadoras de formas incomuns (por exemplo, partículas pequenas, não globulares e assimétricas), produz conjuntos de partículas mais representativos e não requer pós curadoria hoc.

  • Rare cells: Citômetro computacional baseado em imagens coerentes moduladas magneticamente e aprendizado profundo.

Citômetro computacional baseado em imagens de manchas sem lente moduladas magneticamente, que introduz movimento oscilatório nas células raras conjugadas com esferas magnéticas de interesse através de uma força magnética periódica e usa imagens de manchas holográficas resolvidas no tempo sem lente para detectar rapidamente as células-alvo em três dimensões (3D).

  • 11 million T cells: Explorando dados de célula única com redes neurais profundas multitarefa.

SAUCIE, uma rede neural profunda que combina paralelização e escalabilidade oferecida por redes neurais, com a representação profunda de dados que podem ser aprendidos por eles para executar muitas tarefas de análise de dados de célula única.

Modelo generativo profundo, o aprendizado generativo de reforço tensorial (GENTRL), para o projeto de novas moléculas de novo. O GENTRL otimiza a viabilidade sintética, a novidade e a atividade biológica. Utilizamos o GENTRL para descobrir inibidores potentes do receptor 1 do domínio da discoidina (DDR1), um alvo de quinase implicado em fibrose e outras doenças, em 21 dias. Quatro compostos foram ativos em ensaios bioquímicos e dois foram validados em ensaios baseados em células.

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