ترجمه فارسی مقاله CRADLE-VAE: بهبود مدل‌سازی اغتشاش ژن تک سلولی با تفکیک آرتیفکت مبتنی بر استدلال متضاد

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 37,500 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی
عنوان مقاله به انگلیسی CRADLE-VAE: Enhancing Single-Cell Gene Perturbation Modeling with Counterfactual Reasoning-based Artifact Disentanglement
عنوان مقاله به فارسی CRADLE-VAE: بهبود مدل‌سازی اغتشاش ژن تک سلولی با تفکیک آرتیفکت مبتنی بر استدلال متضاد
نویسندگان Seungheun Baek, Soyon Park, Yan Ting Chok, Junhyun Lee, Jueon Park, Mogan Gim, Jaewoo Kang
فرمت مقاله انگلیسی PDF
تعداد صفحات 22
لینک دانلود رایگان مقاله انگلیسی دانلود مقاله
دسته بندی موضوعات Machine Learning,Artificial Intelligence,Genomics,Quantitative Methods,یادگیری ماشین , هوش مصنوعی , ژنومیک , روشهای کمی
توضیحات Submitted 9 September, 2024; v1 submitted 9 September, 2024; originally announced September 2024.
توضیحات به فارسی ارسال شده در 9 سپتامبر 2024 ؛V1 ارسال شده 9 سپتامبر 2024 ؛در ابتدا سپتامبر 2024 اعلام شد.
اطلاعات بیشتر از این مقاله در پایگاه های علمی INSPIRE HEP
NASA ADS
Google Scholar
Semantic Scholar

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیق‌تر و تسلط کامل بر مباحث مجموعه‌ای از کتاب‌های آموزشی نیز ارائه می‌شود.

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی.

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

چکیده

Predicting cellular responses to various perturbations is a critical focus in drug discovery and personalized therapeutics, with deep learning models playing a significant role in this endeavor. Single-cell datasets contain technical artifacts that may hinder the predictability of such models, which poses quality control issues highly regarded in this area. To address this, we propose CRADLE-VAE, a causal generative framework tailored for single-cell gene perturbation modeling, enhanced with counterfactual reasoning-based artifact disentanglement. Throughout training, CRADLE-VAE models the underlying latent distribution of technical artifacts and perturbation effects present in single-cell datasets. It employs counterfactual reasoning to effectively disentangle such artifacts by modulating the latent basal spaces and learns robust features for generating cellular response data with improved quality. Experimental results demonstrate that this approach improves not only treatment effect estimation performance but also generative quality as well. The CRADLE-VAE codebase is publicly available at https://github.com/dmis-lab/CRADLE-VAE.

چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)

پیش بینی پاسخ های سلولی به آشفتگی های مختلف ، تمرکز مهمی در کشف مواد مخدر و درمان های شخصی است که مدل های یادگیری عمیق نقش مهمی در این تلاش دارند.مجموعه داده های تک سلولی حاوی مصنوعات فنی است که ممکن است مانع از پیش بینی چنین مدلهایی شود ، که موضوعات کنترل کیفیت را در این زمینه بسیار مورد توجه قرار می دهد.برای پرداختن به این موضوع ، ما Cradle-VAE را پیشنهاد می کنیم ، یک چارچوب تولیدی علّی متناسب با مدل سازی آشفتگی ژن تک سلولی ، که با انحرافات مصنوعی مبتنی بر استدلال تقویت شده است.در طول آموزش ، گهواره-VAE توزیع پنهان اساسی مصنوعات فنی و اثرات آشفتگی موجود در مجموعه داده های تک سلولی را مدل می کند.این استدلال ضد خلاف را برای جدا کردن چنین مصنوعات با تعدیل فضاهای پایه نهفته استفاده می کند و ویژگی های قوی برای تولید داده های پاسخ سلولی با کیفیت بهبود یافته را می آموزد.نتایج تجربی نشان می دهد که این رویکرد نه تنها عملکرد تخمین اثر درمانی بلکه کیفیت تولیدی را نیز بهبود می بخشد.Cadle-Vae Codebase به صورت عمومی در https://github.com/dmis-lab/cradle-vae در دسترس است.

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیق‌تر و تسلط کامل بر مباحث مجموعه‌ای از کتاب‌های آموزشی نیز ارائه می‌شود.

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی.

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.