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16 Kommentare


Martin Döhring
Martin Döhring
vor 5 Stunden

MHCflurry ist ein hochspezialisiertes Bioinformatik-Tool und ein gutes Beispiel dafür, wie Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen in der immunologischen Forschung praktisch angewendet werden.


Kurz und knapp: Was ist MHCflurry?


MHCflurry ist ein open-source Software-Paket, das antizipiert, wie stark kurze Proteinabschnitte (Peptide) an MHC-I-Moleküle binden werden. Es nutzt dafür neuronale Netze (eine Form des maschinellen Lernens), die auf experimentellen Daten trainiert wurden.


Ausführliche Erklärung


Stellen Sie sich das vorhergesagte Peptid als einen Schlüssel und das MHC-Molekül als Schloss vor. MHCflurry sagt vorher, wie gut der Schlüssel ins Schloss passt.


1. Kontext: Warum ist das wichtig?


· Damit eine Krebszelle oder eine virusinfizierte Zelle vom Immunsystem erkannt wird, muss sie ein "fremdes" Peptid (z.B. von einem Virus oder einer Krebsmutation) auf…


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Martin Döhring
Martin Döhring
10. März

Equal pay day bedeutet : derjenige, der Behördenmitarbeiter bei der Strafvereitelung im

Amt stört, bekommt natürlich auch deren Gehalt.

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Martin Döhring
Martin Döhring
10. März

Sollte jemand auf die Idee kommen , Leistungen der Informatik von mir zu wollen, wird das geplante Sondervermögen als Honorar nicht reichen…

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Martin Döhring
Martin Döhring
10. März

Informatik ist anscheinend auch nur eine brotlose Kunst. Werde ich nächste Woche möglicherweise zum Arbeitsamt tragen. Zielführend ist Faulenzen, Wehrkraftentzug, Leistungsverweigerung und Konsumverzicht. Zur Not kann man auch zwecks Finanzierung die Anderen verschulden.

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superheiler
03. Sept. 2024

Neuronale Netze sind ein zentraler Bestandteil der Künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens. Sie sind inspiriert von der Funktionsweise des menschlichen Gehirns und bestehen aus künstlichen Neuronen, die in Schichten organisiert sind. Hier ist eine Übersicht, wie sie funktionieren:


Aufbau eines neuronalen Netzes

  1. Eingabeschicht (Input Layer): Diese Schicht nimmt die Rohdaten auf, die in das Netzwerk eingespeist werden. Jedes Neuron in dieser Schicht repräsentiert eine Eingabevariable.

  2. Verborgene Schichten (Hidden Layers): Diese Schichten verarbeiten die Eingaben. Ein neuronales Netz kann eine oder mehrere verborgene Schichten haben. Jede Schicht besteht aus Neuronen, die die Eingaben gewichten und durch eine Aktivierungsfunktion weiterverarbeiten. Diese Schichten sind entscheidend für die Fähigkeit des Netzes, komplexe Muster zu erkennen.

  3. Ausgabeschicht (Output Layer): Diese Schicht gibt das Endergebnis…



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