Количественная биология > Геномика [представлена 16 сентября 2026 года] Название: STUART: Последовательность и qUAtification для быстрой оценки ионизирующего излучения Для решения этой проблемы мы разработали STUART (Squence Triage and qUAtification of Read Trancriptions) — систему бесплатного машинного обучения, оптимизированную для мобильной биологической дозиметрии. Вдохновляемая процессом естественной языковой обработки (NLP) система преобразует первичную последовательность считывания в числовые профили на основе k-mer, полностью обходя стандартную увязку. Хотя эта архитектура является универсально применимой к любому транскриптомному биомаркеру, в этом исследовании основное внимание уделяется радиационному облучению с использованием генной модели FDXR. В результате оценки логистической регрессии, Random Forest и XGBoust передовые стратегии отбора подписей резко сократили первоначальное 1024-мерное пространство на 98%. Высокоэффективные показатели, характеризующиеся почти высокой сбалансированной точностью и параметрами F1 в пределах 95-100% диапазона, неизменно достигаются при сохранении 17 транскриптомных подписей. Кстати, анализ кривых обучения показал, что полная стабилизация сигнала требует в совокупности всего лишь 1000 потенциально связанных с ней считываемых чтений. Кроме того, внешняя проверка на независимой подборке данных позволила получить более 99% конкретных данных, что подтверждает тканево-агностический характер полученных подписей несмотря на различное…
СТУАРТ: Последовательность и qUATIENTIONATORS Оценку быстроизлучаемого радиационного облучения
arXiv:2609.19139v1 Сообщение типа: новое резюме: Быстрое медицинское триирование после ионизирующего излучения имеет решающее значение для управления чрезвычайными ситуациями, однако традиционные биоинформатики на основе привязки слишком интенсивны в расчетах для сценариев массового поражения. Для решения этой проблемы мы разработали STUART (Squence Triage and qUAtification of Read Trancriptions) — систему бесплатного машинного обучения, оптимизированную для мобильной биологической дозиметрии. Вдохновляемая процессом естественной языковой обработки (NLP) система преобразует первичную последовательность считывания в числовые профили на основе k-mer, полностью обходя стандартную увязку. Хотя эта архитектура является универсально применимой к любому транскриптомному биомаркеру, в этом исследовании основное внимание уделяется радиационному облучению с использованием генной модели FDXR. В результате оценки логистической регрессии, Random Forest и XGBoust передовые стратегии отбора подписей резко сократили первоначальное 1024-мерное пространство на 98%. Высокоэффективные характеристики, характеризующиеся почти безупречной сбалансированностью