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【中文期刊】 Yiran Shan Qian Zhang 等 《基因组蛋白质组与生物信息学报（英文版）Genomics、Proteomics & Bioinformatics》 2022年20卷5期 974-988页 SCIMEDLINEISTICCSCDCABP
【摘要】 Sequencing-based spatial transcriptomics(ST)is an emerging technology to study in situ gene expression patterns at the w...
【关键词】 Spatial transcriptomics； Multimodal information integration； Network-based analysis；
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 Qiao Liu Kui Hua 等 《基因组蛋白质组与生物信息学报（英文版）Genomics、Proteomics & Bioinformatics》 2022年20卷3期 496-507页 SCIMEDLINEISTICCSCDCABP
【摘要】 Although computational approaches have been complementing high-throughput biolog-ical experiments for the identification...
【关键词】 Chromatin accessibility； Deep learning； Transcription factor；
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 Limin Shang Yuehui Zhang 等 《基因组蛋白质组与生物信息学报（英文版）Genomics、Proteomics & Bioinformatics》 2022年20卷4期 795-807页 SCIMEDLINEISTICCSCDCABP
【摘要】 Genome-wide physical protein-protein interaction(PPI)mapping remains a major chal-lenge for current technologies.Here,we...
【关键词】 Bimolecular fluorescence complementation； Protein-protein interaction； High-throughput；
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 Shao-Wu Zhang Jing-Yu Xu 等 《基因组蛋白质组与生物信息学报（英文版）Genomics、Proteomics & Bioinformatics》 2022年20卷5期 928-938页 SCIMEDLINEISTICCSCDCABP
【摘要】 Identification of cancer driver genes plays an important role in precision oncology research,which is helpful to underst...
【关键词】 Driver gene； Directed graph convolutional network； Multilayer perceptron；
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 Zhongxiao Li Yisheng Li 等 《基因组蛋白质组与生物信息学报（英文版）Genomics、Proteomics & Bioinformatics》 2022年20卷3期 483-495页 SCIMEDLINEISTICCSCDCABP
【摘要】 Alternative polyadenylation(APA)is a crucial step in post-transcriptional regulation.Previous bioinformatic studies have...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 Sen Yang Tao Shen 等 《基因组蛋白质组与生物信息学报（英文版）Genomics、Proteomics & Bioinformatics》 2022年20卷5期 989-1001页 SCIMEDLINEISTICCSCDCABP
【摘要】 The high-content image-based assay is commonly leveraged for identifying the pheno-typic impact of genetic perturbations...
【关键词】 Fluorescent microscopy image； Biological signal； Classification；
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 Juexiao Zhou Bin Zhang 等 《基因组蛋白质组与生物信息学报（英文版）Genomics、Proteomics & Bioinformatics》 2022年20卷5期 959-973页 SCIMEDLINEISTICCSCDCABP
【摘要】 The accurate annotation of transcription start sites(TSSs)and their usage are critical for the mechanistic understanding...
【关键词】 Transcription start site； Machine learning； Deep learning；
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 Alexandra J.Lee Dallas L.Mould 等 《基因组蛋白质组与生物信息学报（英文版）Genomics、Proteomics & Bioinformatics》 2022年20卷5期 912-927页 SCIMEDLINEISTICCSCDCABP
【摘要】 Genome-wide transcriptome profiling identifies genes that are prone to differential expression(DE)across contexts,as wel...
【关键词】 Neural network； Transcriptomics； Software；
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 Haodong Xu Zhongming Zhao 《基因组蛋白质组与生物信息学报（英文版）Genomics、Proteomics & Bioinformatics》 2022年20卷5期 1002-1012页 SCIMEDLINEISTICCSCDCABP
【摘要】 Identification of B-cell epitopes(BCEs)plays an essential role in the development of pep-tide vaccines and immuno-diagno...
【关键词】 B-cell epitope； Immunotherapy； Deep learning；
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 Hui Wan Liang Chen 等 《基因组蛋白质组与生物信息学报（英文版）Genomics、Proteomics & Bioinformatics》 2022年20卷5期 939-958页 SCIMEDLINEISTICCSCDCABP
【摘要】 Current cell-type annotation tools for single-cell RNA sequencing(scRNA-seq)data mainly utilize well-annotated source da...
【关键词】 Cell-type annotation； Transfer learning； Privacy preservation；
- 概要：
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