A practical application of generative adversarial networks for RNA-seq analysis to predict the molecular progress of Alzheimer's disease.

Park, Jinhee; Kim, Hyerin; Kim, Jaekwang; Cheon, Mookyung

Park, Jinhee; Kim, Hyerin; Kim, Jaekwang; Cheon, Mookyung.

Afiliación

Park J; Dementia Research Group, Korea Brain Research Institute (KBRI), Daegu, Korea.
Kim H; School of Electronics Engineering, Kyungpook National University, Daegu, Korea.
Kim J; Dementia Research Group, Korea Brain Research Institute (KBRI), Daegu, Korea.
Cheon M; Dementia Research Group, Korea Brain Research Institute (KBRI), Daegu, Korea.

PLoS Comput Biol ; 16(7): e1008099, 2020 07.

Article en En | MEDLINE | ID: mdl-32706788

Asunto(s)

Enfermedad de Alzheimer/fisiopatología; RNA-Seq; Algoritmos; Enfermedad de Alzheimer/genética; Precursor de Proteína beta-Amiloide/genética; Animales; Encéfalo/metabolismo; Corteza Cerebral/metabolismo; Colesterol/metabolismo; Análisis por Conglomerados; Aprendizaje Profundo; Modelos Animales de Enfermedad; Progresión de la Enfermedad; Humanos; Inflamación; Ratones; Modelos Genéticos; ARN Mensajero/metabolismo; Sinapsis/metabolismo; Lóbulo Temporal/metabolismo; Secuenciación del Exoma

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Texto completo: 1 Bases de datos: MEDLINE Asunto principal: Enfermedad de Alzheimer / RNA-Seq Tipo de estudio: Prognostic_studies / Risk_factors_studies Límite: Animals / Humans Idioma: En Revista: PLoS Comput Biol Asunto de la revista: BIOLOGIA / INFORMATICA MEDICA Año: 2020 Tipo del documento: Article

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