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    Nature | 迁移学习为网络生物学赋能

    今天为大家介绍的是来自Christina V. Theodoris和Patrick T. Ellinor团队的一篇基于迁移学习发现关键调控因子和潜在治疗靶标的论文。基因网络的映射需要大量的转录组数据,以学习基因之间的连接关系,这在数据有限的环境中,包括罕见疾病和临床无法接触的组织中,会阻碍发现。最近,迁移学习通过利用在大规模通用数据集上预训练的深度学习模型,然后对有限的特定任务数据进行微调,革新了自然语言理解和计算机视觉等领域。在这里,作者开发了一种上下文感知、基于注意力机制的深度学习模型,名为Geneformer,它在约3000万个单细胞转录组的大规模语料库上进行了预训练,以实现在网络生物学中有限数据环境下的上下文特定预测。

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    安装conda和jupyter notebook

    今天,安装conda因为默认安装时,环境变量选择的是on,然后我不小心点了过去,于是 开始,一个小时的安装记。。。。。 写一遍文章,记录一下,防止自己不再掉坑 先说一下conda吧 Conda 是一个开源的软件包管理系统和环境管理系统,用于安装多个版本的软件包及其依赖关系,并在它们之间轻松切换。 下面是conda的一些基本命令: 升级 conda update conda conda update anaconda conda update anaconda-navigator //update最新版本的anaconda-navigator 卸载 计算机控制面板->程序与应用->卸载 //windows rm -rf anaconda //ubuntu 最后,建议清理下.bashrc中的Anaconda路径。 conda环境使用基本命令: conda update -n base conda //update最新版本的conda conda create -n xxxx python=3.5 //创建python3.5的xxxx虚拟环境 conda activate xxxx //开启xxxx环境 conda deactivate //关闭环境 conda env list //显示所有的虚拟环境

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    领券