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序号 | 推送日期 | 文章 | 类型 | 简述 | 创新点 | 不足 | 研究目的 | 研究对象 | 领域 | 病种 | 技术 | 模型 | 数据类型 | 样本量 |
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1 | 2024-08-07 |
Neural networks and neuroscience-inspired computer vision
2014-Sep-22, Current biology : CB
IF:8.1Q1
DOI:10.1016/j.cub.2014.08.026
PMID:25247371
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综述 | 本文回顾了神经科学和计算机科学之间的历史联系,并展望了基于生物启发计算机视觉和实验神经科学方法的快速发展,可能带来的新合作时代。 | 探讨了神经科学启发算法在计算机视觉中的成功应用和现有局限,并指出了未来可能取得进展的领域。 | 文章主要为综述性质,未提供具体的研究数据或实验结果。 | 探讨神经科学与计算机科学之间的交叉合作,特别是在生物启发计算机视觉领域的应用。 | 神经科学启发算法在计算机视觉中的应用及其效果。 | 计算机视觉 | NA | NA | NA | NA | NA |
2 | 2024-08-07 |
Label-free logic modules and two-layer cascade based on stem-loop probes containing a G-quadruplex domain
2014-Sep, Chemistry, an Asian journal
DOI:10.1002/asia.201402199
PMID:24909844
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研究论文 | 设计了一种基于脚跟介导的链置换和茎环探针的无标记DNA计算策略,构建了完整的逻辑门和双层逻辑级联 | 利用含有G四链体域的茎环探针,通过链置换实现逻辑门的构建,并使用G四链体/NMM复合物的荧光信号作为输出读出 | NA | 开发一种多目标诊断的通用计算系统 | 疾病特异性核苷酸序列 | 生物技术 | NA | 脚跟介导的链置换 | 逻辑门 | DNA序列 | NA |
3 | 2024-08-07 |
BioFNet: biological functional network database for analysis and synthesis of biological systems
2014-Sep, Briefings in bioinformatics
IF:6.8Q1
DOI:10.1093/bib/bbt048
PMID:23894104
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研究论文 | 本文提出了一个名为BioFNet的生物功能网络数据库,用于分析和合成生物系统 | BioFNet数据库能够覆盖整个细胞层面的分子相互作用,并支持功能网络的数学模型模拟和模拟结果的可视化 | NA | 开发一种方法论,用于分析大规模网络结构并设计执行目标功能的稳健生物电路 | 生物功能网络的构建和分析 | 系统生物学 | NA | NA | NA | 分子相互作用数据 | NA |