TempoMAGE: a deep learning framework that exploits the causal dependency between time-series data to predict histone marks in open chromatin regions at time-points with missing ChIP-seq datasets.

Hallal, Mohammad; Awad, Mariette; Khoueiry, Pierre

Hallal, Mohammad; Awad, Mariette; Khoueiry, Pierre.

Afiliação

Hallal M; Department of Biochemistry and Molecular Genetics, Faculty of Medicine, American University of Beirut, PO Box 11-0236 Beirut, Lebanon.
Awad M; Biomedical Engineering Program, American University of Beirut, PO Box 11-0236 Beirut, Lebanon.
Khoueiry P; Department of Electrical and Computer Engineering, American University of Beirut, PO Box 11-0236 Beirut, Lebanon.

Bioinformatics ; 37(23): 4336-4342, 2021 12 07.

Article em En | MEDLINE | ID: mdl-34255822

Assuntos

Cromatina; Aprendizado Profundo; Sequenciamento de Cromatina por Imunoprecipitação; Código das Histonas; Sequências Reguladoras de Ácido Nucleico

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Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Cromatina / Aprendizado Profundo Tipo de estudo: Prognostic_studies / Risk_factors_studies Idioma: En Revista: Bioinformatics Assunto da revista: INFORMATICA MEDICA Ano de publicação: 2021 Tipo de documento: Article País de afiliação: Líbano

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