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显示作者8个结果中的1-8个:格林,c s

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  1. 培养计算生物学的现场指南

    作者:安妮e木匠,凯西年代格林,皮耶罗Carnici,贝利尔顿的Carvalho,Michiel de Hoon.,斯泰西芬利,Kim-Anh Le Cao,杰瑞·李,Luigi Marchionni.,苏珊娜辛迪,Fabian J Theis.,格雷戈里·P的方法,琼你怎么杨,Elana J Fertig

    抽象的:生物医学研究中心可以通过利用实验和患者的大规模数据集来赋予基本发现和新的治疗策略。这些数据与新技术一起创建和分析,已经迎来了数据驱动的发现时代,需要超越传统的个人单学科调查员研究模型。这个interdichiplina ......▽更多

    提交2021年4月22日;最初宣布2021年4月。

  2. Covid-19治疗方法的识别与发展

    作者:Halie m .金兰,nils wellhausen.,Soumita Ghosh.,亚历山德拉J. Lee.,Anna Ada Dattoli.,Fengling Hu,詹姆斯布莱恩·伯德,Diane N. Rafizadeh.,宿州农村气,尝试的太阳,杰弗里·m .字段,Marouen本Guebila,Nafisa M. Jadavji,罗南罗地兰州,Ashwin n史盖,Bharath Ramsundar.,基督教布鲁弗,金汇王,圣人Raj高尔,yoson公园,COVID-19审查财团,Simina m·博卡,Anthony Gitter.,凯西S. Greene.

    抽象的:2019年底在中国出现后,新型SARS-CoV-2在全球传播,截至2021年初,继续对大多数国家造成重大影响。目前已知只有少数冠状病毒会感染人类,而且只有两种与SARS-CoV-2相关的严重后果有关:与严重急性呼吸综合征相关的冠状病毒……▽更多

    提交3月3日,2021;最初宣布2021年3月。

  3. Covid-19预防和治疗的膳食补充剂和营养保健品

    作者:罗南罗地兰州,Halie m .金兰,COVID-19审查财团,凯西S. Greene.

    抽象的:2019冠状病毒病(COVID-19)已造成全球混乱和重大生命损失。现有的治疗方法可被用作预防和治疗剂,可以减少这一大流行病的破坏。新出现的证据表明,COVID-19在其他治疗领域的潜在应用导致了对COVID-19膳食补充剂和营养品的调查。这些产品包括…▽更多

    提交2月3日,2021;最初宣布2021年2月。

  4. 通过病毒基因组学和结构分析SARS-CoV-2的发病机制、症状和传播

    作者:Halie m .金兰,亚当·l·麦克莱恩,亚历山德拉J. Lee.,Sandipan雷,Vikas Bansal.,Ashwin n史盖,伊丽莎白出售,约翰J. Dziak.,Lamonica Shinholster,露西达麦高文,Marouen本Guebila,nils wellhausen.,Sergey Knyazev.,Simina m·博卡,斯蒂芬·卡彭,宿州农村气,yoson公园,尝试的太阳,大卫·麦,基督教布鲁弗,詹姆斯布莱恩·伯德,金汇王,罗南罗地兰州,瑞安委拉斯凯兹,格雷戈里·L Szeto等等。(7个其他作者未显示)

    抽象的:新型冠状病毒SARS-CoV-2于2019年底出现,随后在世界各地传播,感染了2019冠状病毒病(COVID-19)的数千万人。虽然这种病毒物种在1月2020年1月之前未知,但它与其他感染人类的​​冠状病毒的相似性允许快速地了解它用于感染人类宿主的机制,以及......▽更多

    提交2月12日,2021年2月;v1.提交2021年2月1日;最初宣布2021年2月。

  5. 提高生物医学研究中严谨和再现性的建议

    作者:Jaqueline J. Brito.,李军,杰森赫·摩尔,凯西S. Greene.,妮可·a·Nogoy,Lana X. Garcire.,Serghei Mangul

    抽象的:计算方法重塑了现代生物学的格局。尽管生物医学社区越来越依赖于计算工具,但学术机构、资助者和出版商以不同的方式强制执行确保开放数据、开放软件和再现性的机制。出版物可以提供没有必要材料的学术软件,例如……▽更多

    提交7月27日2020年;v1.2020年1月14日提交;最初宣布2020年1月。

  6. 将生物结构纳入生物医学中的机器学习模型

    作者:杰克克劳福德,凯西S. Greene.

    抽象的:在机器学习的生物医学应用中,相关信息往往具有丰富的结构,不容易编码为实值预测。这类数据的例子包括DNA或RNA序列、基因集合或通路、基因相互作用或共表达网络、本体和系统发育树。我们强调了最近的机器学习模型的例子,使用结构来约束模型ar…▽更多

    提交2019年10月15日;最初宣布2019年10月。

    评论:欢迎评论https://greenelab.github.io/biopriors-review/

  7. 评估对泛癌基因表达进行训练的深度变分自编码器

    作者:格雷戈里。方法,凯西S. Greene.

    抽象的:癌症是一种异质疾病,具有不同的分子病因和结果。癌症基因组阿特拉斯(TCGA)已释放出大量的超过10,000例肿瘤的统治,具有RNA-SEQ基因表达测量。基因表达捕获肿瘤的各种分子谱,可以询问以显示差异途径激活。深度无监督的模型,包括变形Autalenco ...▽更多

    提交11月13日,2017;最初宣布2017年11月。

    评论:4页,3图,2表,NIPS 2017

  8. 蛋白质函数预测方法的扩展评估显示了准确性的提高

    作者:玉仙江,塔伦·奥森,怀亚特T克拉克,Asma R Bankapur,Daniel d'Andrea,Rosalba Lepore,克里斯托弗的恐怖,Indika Kahanda,卡琳M Verspoor,Asa驻,艾米丽古,邓肯Penfold-Brown,丹尼斯沙沙村,诺亚扬斯,理查德邦诺纳,亚历山德拉林,赛义德我Sahraeian,马特利码头路易吉,Giuseppe利润,丽塔Casadio,仁志曹,Zhaolong Zhong.,王健林程艘,Adrian Altenhoff,nif Skunca(另有122位作者未显示)

    抽象的:背景:基因型和表型数据的增加和各种各样是现代生物医学科学的主要定义特征。同时,生成数据的技术的局限性和生物分子事件的本质性随机性质导致了数据量和从中收集的知识量之间的差异。我们的一个主要瓶颈......▽更多

    提交2016年1月2日;最初宣布2016年1月。

    评论:提交到基因组生物学