DeepSomatic是一种新型机器学习模型，能够准确识别癌细胞中的遗传变异，特别是在儿童白血病和胶质瘤等复杂样本中表现突出。该工具及其高质量训练数据集已公开，旨在推动全球癌症研究进展。
浙江大学研究团队开发的SpTransformer算法能够精准预测组织特异性RNA可变剪接，揭示遗传变异与疾病之间的关系。该模型基于深度学习，分析突变对剪接的影响，具有重要的临床价值。
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