Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Prior knowledge driven Granger causality analysis on gene regulatory network discovery

Nam Phi 47 18 pdf

Đang chuẩn bị nút TẢI XUỐNG, xin hãy chờ Tải xuống

Our study focuses on discovering gene regulatory networks from time series gene expression data using the Granger causality (GC) model. However, the number of available time points (T) usually is much smaller than the number of target genes (n) in biological datasets. |

TÀI LIỆU LIÊN QUAN

Báo cáo khoa học: "A Non-negative Matrix Tri-factorization Approach to Sentiment Classiﬁcation with Lexical Prior Knowledge"

Báo cáo khoa học: "Variational Inference for Grammar Induction with Prior Knowledge"

Báo cáo khoa học: "Guiding Statistical Word Alignment Models With Prior Knowledge"

Báo cáo khoa học: "Detecting Highly Conﬁdent Word Translations from Comparable Corpora without Any Prior Knowledge"

Incorporating biological prior knowledge for Bayesian learning via maximal knowledge-driven information priors

Incorporating prior biological knowledge for network-based differential gene expression analysis using differentially weighted graphical LASSO

Prior knowledge guided eQTL mapping for identifying candidate genes

Boolean regulatory network reconstruction using literature based knowledge with a genetic algorithm optimization method

Báo cáo y học: " Computational discovery of cis-regulatory modules in Drosophila without prior knowledge of motifs"

Báo cáo hóa học: " Research Article Identifying Genes Involved in Cyclic Processes by Combining Gene Expression Analysis and Prior Knowledge"

Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock

Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.