الأبحاث ضمن الموضوع : تعبير الجينات وتصنيف السرطان
-
GenVarLoader: محمل بيانات معجل لتطبيق التعلم العميق على الجينوميات الشخصية
2026 | المؤلف: David Laub وآخرون | المجلة: BMC Genomics | المجال: علم الأحياء الجزيئي (Molecular Biology)تسلط الأبحاث الضوء على قيود نماذج تسلسل التعلم العميق (DL) في الجينوميات الشخصية، لا سيما فيما يتعلق بالمتطلبات الحاسوبية لإدارة مجموعات البيانات الكبيرة لتوقع تأثير المتغيرات. للتغلب على هذه التحديات، يقدم المؤلفون GenVarLoader، وهو تنسيق تخزين بيانات جديد يعتمد على الذاكرة، يعزز من محلية البيانات، مما يؤدي إلى زيادة سرعة الإنتاجية بأكثر من 1,000 مرة…
-
استخدام أساليب التعلم الانتقالي للتنبؤ ببيانات تعبير الجينات RNA-Seq لتصنيف السرطان
2026 | المؤلف: Waqas Haider Bangyal وآخرون | المجلة: Frontiers in Artificial Intelligence | المجال: علم الأحياء الجزيئي (Molecular Biology)تتناول الدراسة الحاجة الملحة لتصنيف أنواع السرطان بشكل فعال لتعزيز الكشف المبكر والعلاج، مستفيدة من بيانات RNA-Seq لتحليل الجينات المعبر عنها بشكل مختلف. غالبًا ما تركز التحليلات التقليدية على أنواع السرطان الفردية كمشاكل تصنيف ثنائية، متجاهلة الطيف الأوسع من أنواع السرطان. تستخدم هذه البحث مجموعة بيانات من مستودع ماندلي، محولة قيم RNA-Seq إلى صور ثنائية…
-
المعالجة في الذاكرة لأحمال العمل الجينومية
2026 | المؤلف: William Simon وآخرون | المجلة: IEEE Micro | المجال: علم الأحياء الجزيئي (Molecular Biology)تتناول ورقة البحث مشروع BioPIM، الذي يهدف إلى تعزيز كفاءة تحليل البيانات الجينومية من خلال الاستفادة من تقنيات المعالجة في الذاكرة (PIM) الناشئة. يعتمد التحليل الجينومي الحالي بشكل كبير على مجموعات الحواسيب التي تستهلك الطاقة، مما يؤدي إلى تكاليف نقل بيانات كبيرة وتأخيرات زمنية. يسعى مشروع BioPIM إلى تصميم خوارزميات وهياكل بيانات مصممة خصيصًا للجينوميات…
-
تحسين اختيار الميزات في بيانات الميكروأري السرطانية باستخدام إطار عمل تطوري مدفوع بالهيب لمساحات عالية الأبعاد
2026 | المؤلف: Mohammed Alweshah وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علم الأحياء الجزيئي (Molecular Biology)اختيار الميزات (FS) هو خطوة معالجة مسبقة أساسية في مجالات مختلفة، وخاصة في تعدين البيانات الطبية، حيث يعزز كفاءة خوارزميات التعلم من خلال تقليل التكرار والخصائص غير ذات الصلة في مجموعات البيانات. تتطلب التعقيدات المتزايدة للبيانات تطوير تقنيات يمكن أن تقلل بفعالية من الأبعاد مع تحسين دقة التنبؤ. لقد فضلت التطورات الأخيرة طرق التحسين الميتاheuristic…
-
مراجعة لمقاييس تقييم النماذج لتعلم الآلة في علم الوراثة والجينوميات
2024 | المؤلف: Catriona Miller وآخرون | المجلة: Frontiers in Bioinformatics | المجال: علم الأحياء الجزيئي (Molecular Biology)تقدم هذه القسم نظرة عامة على تطبيق التعلم الآلي (ML) في علم الوراثة والجينوميات، مع التأكيد على إمكانيته في تعزيز فهم مخاطر الأمراض، وعلم الأمراض المرتبطة بالاضطرابات الوراثية، وتوقع الصحة بشكل عام. ومع ذلك، فإنه يبرز أيضًا ضرورة الحذر بشأن التحيزات والزيادة المحتملة في النتائج، والتي يمكن أن تؤدي إلى عواقب ضارة. يجادل المؤلفون بأن…