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私たちは、医薬品に潜む「認識されていない性質」を可視化するため、オミクス解析・画像・構造情報など多様な生命科学データを活用し、パターン認識技術の研究を進めています。深層学習を用いて、恣意性を抑えた俯瞰的な医薬品理解を目指します。
GLDADec: marker-gene guided LDA modeling for bulk gene expression deconvolution
Inferring cell type proportions from bulk transcriptome data is crucial in immunology and oncology. Here, we introduce guided LDA deconvolution (GLDADec), a bulk deconvolution method that guides topics using cell type-specific marker gene names to estimate topic distributions for each sample.
Difficulty in chirality recognition for Transformer architectures learning chemical structures from string representations
We found that the Transformer requires particularly long training to learn chirality and sometimes stagnates with low performance due to misunderstanding of enantiomers.
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