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一种基于迭代多大型语言模型的共识框架，用于提高单细胞RNA测序数据中细胞类型注释的准确性
用于生物分子结构预测和设计的深度学习工具的 Colab 笔记本
DANCE：一个用于单细胞分析的深度学习库和基准平台
利用生成式人工智能和深度学习技术，预测小分子、RNA、肽、蛋白质、酶、抗体以及蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）分子的构象和分子动力学（力场）
gRNAde：用于三维 RNA 逆向设计的几何深度学习（ICLR 2025 聚焦论文）
LucaProt：一个新颖的深度学习框架，它结合蛋白质氨基酸序列和结构信息来预测蛋白质功能。
使用本地大型语言模型 (LLM) 进行细胞类型注释——在确保隐私和速度的同时，生成详尽的定制报告
本教程/综述论文的代码，重点关注基于强化学习的微调，尤其侧重于生物序列的设计，例如DNA（增强子）和RNA（非翻译区UTR）的设计。
基于强化学习的自动驾驶安全、高效、舒适速度控制论文源代码
核糖核酸（RNA）语言模型
我们发表在《自然·科学报告》上的论文“一种用于分子系统精确高效几何深度学习的通用框架”的代码
2024年核酸研究发表的RNA-MSM模型是一个基于多序列的无监督RNA语言模型，它可以输出嵌入和注意力图，以适应不同类型的下游任务。
scAR（单细胞环境信号去除器）是一个深度学习模型，用于去除基于液滴的单细胞组学数据中的环境信号。
PyTorch中的神经网络虚拟功能接口 (NeurIPS 2023)
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UniTVelo：用于单细胞轨迹推断的时间统一RNA速率
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