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首页> Briefings in bioinformatics> A hybrid deep learning framework for gene regulatory network inference from single-cell transcriptomic data.

A hybrid deep learning framework for gene regulatory network inference from single-cell transcriptomic data.

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第一作者： Mengyuan,Zhao
第一单位： School of Computer Science and Technology, College of Intelligence and Computing, Tianjin University, Tianjin, China.
作者： Mengyuan,Zhao [1] ; Wenying,He [2] ; Jijun,Tang [3] ; Quan,Zou [4] ; Fei,Guo [5]
作者单位： School of Computer Science and Technology, College of Intelligence and Computing, Tianjin University, Tianjin, China. [1] School of Artificial Intelligence, Hebei University of Technology, Tianjin, China. [2] School of Computer Science and Technology, College of Intelligence and Computing, Tianjin University, Tianjin, China.;School of Computational Science and Engineering, University of South Carolina, Columbia, U.S. [3] Institute of Fundamental and Frontier Sciences, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu, China. [4] School of Computer Science and Engineering, Central South University, Changsha 410083, China. [5]
关键词 deep learninggene regulatory networknetwork inference methodssingle-cell transcriptomic data
医学主题词 算法(Algorithms);动物(Animals);基因调控网络(Gene Regulatory Networks);小鼠(Mice)
DOI 10.1093/bib/bbab568
PMID 35062026
发布时间 2022-04-11
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Briefings in bioinformatics

Briefings in bioinformatics

2022年23卷2期

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