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動機:望ましい特性を持つプロモーターは、バイオテクノロジーアプリケーションで重要です。生成AI(genai)は、機能が大幅に強化された新しい合成プロモーターの作成における可能性を実証しています。ただし、これらの方法は、さまざまなプログラミングフレームワークと特定のタスク指向のコンテキストへの依存により、柔軟性を制限します。これらの制限を克服することは、研究者がGenaiの力を完全に活用して、タスクのプロモーターを設計するために不可欠です。 結果:ここでは、プロモーター設計のための最先端のGenaiエンパワーメントアプローチのコレクションを統合するユーザーフレンドリーなツールキットであるGPRO(プロモーター設計用の生成AI-Empowed Toolkit)を紹介します。このツールキットは、トレーニング、最適化、評価など、必須のプロモーター設計プロセスをカバーする標準化されたパイプラインを提供します。最先端のプロモーター設計パイプラインを再現するために、いくつかの詳細なデモが提供されています。GPROのユーザーフレンドリーなインターフェイスにより、非AIの専門家を含む幅広いユーザーがアクセスできるようになります。また、各設計プロセスにさまざまなオプションのアルゴリズムを提供し、ユーザーがメソッドを比較してカスタマイズされたパイプラインを作成する柔軟性を提供します。 可用性と実装:GPROは、MITライセンスの下でオープンソースソフトウェアとしてリリースされます。GPROのソースコードは、Linux、MacOS、およびWindowsのGithubで入手できます:https://github.com/wanglabthu/gproでは、Zenodoリポジトリからhttps://zenodo.org/doi/10.5281/でダウンロードできます。Zenodo.10681733。
動機:望ましい特性を持つプロモーターは、バイオテクノロジーアプリケーションで重要です。生成AI(genai)は、機能が大幅に強化された新しい合成プロモーターの作成における可能性を実証しています。ただし、これらの方法は、さまざまなプログラミングフレームワークと特定のタスク指向のコンテキストへの依存により、柔軟性を制限します。これらの制限を克服することは、研究者がGenaiの力を完全に活用して、タスクのプロモーターを設計するために不可欠です。 結果:ここでは、プロモーター設計のための最先端のGenaiエンパワーメントアプローチのコレクションを統合するユーザーフレンドリーなツールキットであるGPRO(プロモーター設計用の生成AI-Empowed Toolkit)を紹介します。このツールキットは、トレーニング、最適化、評価など、必須のプロモーター設計プロセスをカバーする標準化されたパイプラインを提供します。最先端のプロモーター設計パイプラインを再現するために、いくつかの詳細なデモが提供されています。GPROのユーザーフレンドリーなインターフェイスにより、非AIの専門家を含む幅広いユーザーがアクセスできるようになります。また、各設計プロセスにさまざまなオプションのアルゴリズムを提供し、ユーザーがメソッドを比較してカスタマイズされたパイプラインを作成する柔軟性を提供します。 可用性と実装:GPROは、MITライセンスの下でオープンソースソフトウェアとしてリリースされます。GPROのソースコードは、Linux、MacOS、およびWindowsのGithubで入手できます:https://github.com/wanglabthu/gproでは、Zenodoリポジトリからhttps://zenodo.org/doi/10.5281/でダウンロードできます。Zenodo.10681733。
MOTIVATION: Promoters with desirable properties are crucial in biotechnological applications. Generative AI (GenAI) has demonstrated potential in creating novel synthetic promoters with significantly enhanced functionality. However, these methods' reliance on various programming frameworks and specific task-oriented contexts limits their flexibilities. Overcoming these limitations is essential for researchers to fully leverage the power of GenAI to design promoters for their tasks. RESULTS: Here, we introduce GPro (Generative AI-empowered toolkit for promoter design), a user-friendly toolkit that integrates a collection of cutting-edge GenAI-empowered approaches for promoter design. This toolkit provides a standardized pipeline covering essential promoter design processes, including training, optimization, and evaluation. Several detailed demos are provided to reproduce state-of-the-art promoter design pipelines. GPro's user-friendly interface makes it accessible to a wide range of users including non-AI experts. It also offers a variety of optional algorithms for each design process, and gives users the flexibility to compare methods and create customized pipelines. AVAILABILITY AND IMPLEMENTATION: GPro is released as an open-source software under the MIT license. The source code for GPro is available on GitHub for Linux, macOS, and Windows: https://github.com/WangLabTHU/GPro, and is available for download via Zenodo repository at https://zenodo.org/doi/10.5281/zenodo.10681733.
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