論文の概要: Lifting Biomolecular Data Acquisition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.15984v1
• Date: Wed, 17 Dec 2025 21:30:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-19 18:10:31.831784
• Title: Lifting Biomolecular Data Acquisition
• Title（参考訳）: Lifting Biomolecular Data Acquisition
• Authors: Eli N. Weinstein, Andrei Slabodkin, Mattia G. Gollub, Kerry Dobbs, Xiao-Bing Cui, Fang Zhang, Kristina Gurung, Elizabeth B. Wood,
• Abstract要約: ウェットラボ実験と学習アルゴリズムの共同設計は、情報密度のオーダー・オブ・マグニチュードの増加を確実に導く。 抗体と細胞療法について検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.326940970105281
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: One strategy to scale up ML-driven science is to increase wet lab experiments' information density. We present a method based on a neural extension of compressed sensing to function space. We measure the activity of multiple different molecules simultaneously, rather than individually. Then, we deconvolute the molecule-activity map during model training. Co-design of wet lab experiments and learning algorithms provably leads to orders-of-magnitude gains in information density. We demonstrate on antibodies and cell therapies.
• Abstract（参考訳）: ML駆動科学をスケールアップするための戦略の1つは、ウェットラボ実験の情報密度を増加させることである。 本稿では, 関数空間に対する圧縮センシングのニューラル拡張に基づく手法を提案する。 個々の分子ではなく、複数の異なる分子の活性を同時に測定する。 そして、モデルトレーニング中に分子活性マップをデコンボリュートする。 ウェットラボ実験と学習アルゴリズムの共同設計は、情報密度のオーダー・オブ・マグニチュードの増加を確実に導く。 抗体と細胞療法について検討した。

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