本研究使用机器学习和数字病理学建立了大规模数据集，验证了基于ViT的标准流水线在正确标注协议下具有90%的预测性能，并揭示了训练分类器定位相关区域的能力，为未来改进本领域的本地化工作提供了启示。

基于机器学习和分子对接的对 BindingDB 数据库配体在 EGFR、HER2、雌激素受体、孕激素受体和 NF-kB 受体的筛选
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