本研究方向主要关注机器学习方法及其在如下领域的应用:1)生物大分子的空间结构预测;2)基于医学影像的疾病筛查。
1) 生物大分子的空间结构预测
核糖核酸(RNA)是一类非常重要的生物大分子。近年来,人们发现细胞中绝大部分DNA序列是不编码蛋白质的,它们占了全部序列的约~95%,而这些非编码部分大都会转录为RNA。如此大量的非编码RNA,其可能的结构和功能就成为了一个极其重要的生物学问题。
目前研究认为,非编码RNA 一般具有特定的结构,且这些结构和功能紧密联系。人们希望解析其结构,包括二级结构和三级结构,以更好的理解或进一步干预和影响其功能。实验上,用于解析RNA 结构的手段主要包括Xray衍射、NMR,以及冷冻电镜方法。然而,由于RNA 特殊的物理化学性质,用实验手段解析其结构很困难,且费时费力。这要求人们开发基于计算的方法,利用现代计算机的强大计算性能,从序列出发预测其三级结构。
本研究关注从计算手段预测RNA的空间结构,包括从头算的物理化学方法,以及新兴的基于深度学习的方法。
图1、一个基于深度学习进行RNA结构评估的算法流程
图2、基于双向LSTM的结构预测方法
2) 医学影像的人工智能检测
基于医学影像开发相应的机器学习,尤其是深度学习方法,用于疾病的自动筛查与诊疗,是当前人工智能领域的几大热点领域之一,具有广阔的应用前景。本研究组主要关注胸部X光胸片、乳腺癌筛查、肝门静脉高压等疾病的自动诊断。
图3、一个基于RPN和卷积网络的胸片自动检测方法
Publications:
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Bin Huang, Yuanyang Du, Shuai Zhang,Wenfei Li, Jun Wang, Jian Zhang | |
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2) | An RNA Scoring Function for Tertiary Structure Prediction Based on Multi-Layer Neural Networks1 |
Y. Z. Wang, J. Li, S. Zhang, B. Huang, G. Yao, J. Zhang | |
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3) | Automated Radiological Report Generation for Chest X-Rays with Weakly-Supervised End-to-End Deep Learning |
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4) | RNA3DCNN: Local and global quality assessments of RNA 3D structures using 3D deep convolutional neural networks |
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Jun Li, Jian Zhang, Jun Wang, Wenfei Li, Wei Wang | |
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Yujie Zhang, Jian Zhang, Wei Wang | |
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Jian Zhang, Joseph Dundas, Ming Lin, Rong Chen,Wei Wang, Jie Liang | |
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