集成多种数据编码和分析方法,支持多组学多模态数据的深度挖掘
将DNA/RNA序列转换为独热编码向量,适合用于深度学习模型的输入。
基于k-mer(长度为k的子序列)的序列向量化方法,捕捉局部序列模式。
使用图卷积神经网络(GCN)对k-mer关系进行编码,捕捉序列中的复杂模式。
使用NLP技术处理临床文本数据,提取关键信息并进行编码,支持医疗文本的标准化分析。
使用多种深度学习架构对临床数据进行特征提取和编码，自动学习数据的高阶表示。
结合文本相似度计算和预训练语言模型，提高临床文本相似度分析的准确性。
使用余弦相似度算法在预训练语言模型生成的向量空间中计算文本相似度。
结合了卷积神经网络和循环神经网络，形成一个强大的混合模型，适合处理时空数据和多模态数据的融合编码。
采用层次化的注意力结构，允许模型在不同级别关注数据的不同部分，实现自适应特征权重学习。
将数据元素间的关系建模为图结构，通过消息传递机制学习节点和边的表示，处理网络结构数据和复杂关系数据。
一种通用的多模态数据融合框架，支持不同模态数据的对齐、整合和联合表示学习，适应各种多组学数据类型。
分析微生物群落中各菌株的相对丰度和分布情况,支持宏基因组和16S rRNA测序数据。
对空间转录组数据进行聚类分析，识别细胞类型及其空间分布模式，支持多种聚类算法和可视化方法。
上传或选择您的数据，我们支持多种格式包括FASTA、CSV、HDF5等
根据分析需求设置算法参数，我们提供了直观的参数配置界面
分析结果通过交互式图表和数据表格展示，支持结果导出