医学 AI

Predicting Biomedical Interactions with Probabilistic Model Selection for Graph Neural Networks

利用图神经网络的概率模型选择预测生物医学相互作用

Kishan KC, Rui Li, Paribesh Regmi, Anne R. Haake

机构 * Amazon（亚马逊） 纠错

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(title,abstract)；分类 cs.LG、q-bio

AI总结 本文提出基于概率模型选择的框架，通过推断最合适的图卷积层数量、应用dropout正则化和学习网络参数，提升生物医学相互作用预测的性能和校准度。

Knowledge Graph Extraction from Biomedical Literature for Alkaptonuria Rare Disease

从生物医学文献中提取知识图谱用于阿尔富林尿症罕见疾病

Giang Pham, Rebecca Finetti, Caterina Graziani, Bianca Roncaglia, Asma Bendjeddou, Linda Brodo, Sara Brunetti, Moreno Falaschi, Stefano Forti, Silvia Giulia Galfré, Paolo Milazzo, Corrado Priami, Annalisa Santucci, Ottavia Spiga, Alina Sîrbu

机构 * Department of Computer Science, University of Pisa（计算机科学系，比萨大学） ； Department of Biotechnology, Chemistry and Pharmacy, University of Siena（生物技术、化学与药学系，锡耶纳大学） ； Department of Information Engineering and Mathematics, University of Siena（信息工程与数学系，锡耶纳大学） ； Department of Scienze Economiche e Aziendali, University of Sassari（经济与企业科学系，萨萨里大学） ； Department of Computer Science and Engineering, University of Bologna（计算机科学与工程系，博洛尼亚大学） 纠错

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(title,abstract)；分类 q-bio

AI总结 本文利用PubTator3进行文本挖掘，构建了两个不同规模的知识图谱，用于提取与阿尔富林尿症相关的基因、疾病和治疗方案，揭示了该罕见代谢疾病的系统性相互作用及潜在治疗靶点。

MedCL-Bench: Benchmarking stability-efficiency trade-offs and scaling in biomedical continual learning

MedCL-Bench：评估生物医学持续学习中的稳定性-效率权衡和扩展性

Min Zeng, Shuang Zhou, Zaifu Zhan, Rui Zhang

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(title,abstract)

AI总结 本文提出MedCL-Bench，通过十个生物医学NLP数据集评估十一种持续学习策略，揭示不同方法在保留率、迁移能力和计算成本上的差异。

Biomedical active matter: Emergence and breakdown of collective functionalities

生物医学活性物质：集体功能的涌现与崩溃

Arnold Mathijssen, Hamed Almohammadi, Lauren Altman, Talia Calazans, M. J. Ferencz, Michelle Fung, Ian J. Lee, Maciej Lisicki, Ivy Liu, Maggie Liu, Tianyi Liu, Ernest Park, Ran Tao, Albane Thery, Zeyuan Wang, Margot Young

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(title,abstract)

AI总结 本文探讨生物医学活性物质中集体功能的涌现与崩溃，分析了自组织、运动、感知、适应等核心机制，并提出通过微机器人群、生物启发材料等技术治疗相关疾病的方法。

Comments Review paper, 33 pages, 5 figures

Power Analysis for Prediction-Powered Inference

预测驱动推断的功率分析

Yiqun T. Chen, Moran Guo, Shengy Li

机构 * Department of Biostatistics, Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学生物统计学系） ； Department of Computer Science, Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学计算机科学系） 纠错

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出基于预测驱动推断的统计功效计算方法，通过推导闭式公式来确定所需标注样本数量，适用于两样本比较和2x2表格的风险测量等常见场景。

Non-inertial hydrodynamics of manipulating particle transport

非惯性流体中操控粒子运输的流体动力学

Partha Kumar Das

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)

AI总结 研究非惯性流体中微流体操控粒子轨迹的机制，探讨障碍物对粒子轨迹影响的物理原理，揭示流体动力学效应在粒子偏转中的作用。

Comments PhD thesis

Mixing with viscoelastic waves at low Reynolds numbers

在低雷诺数下利用粘弹性波实现混合

Enrico Turato, Christelle N. Prinz, Jason P. Beech, Jonas. O Tegenfeldt

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)

AI总结 本文研究了在低雷诺数条件下，通过粘弹性湍流提高微流控通道中分子和聚合物的混合效率，展示了粘弹性波动对反应速率和大分子混合的增强作用，并探讨了优化策略。

Comments 7 pages, 5 figures, submitted to Lab on a Chip