A deep learning model for predicting next-generation sequencing depth from DNA sequence.

Zhang, Jinny X; Yordanov, Boyan; Gaunt, Alexander; Wang, Michael X; Dai, Peng; Chen, Yuan-Jyue; Zhang, Kerou; Fang, John Z; Dalchau, Neil; Li, Jiaming; Phillips, Andrew; Zhang, David Yu

Zhang, Jinny X; Yordanov, Boyan; Gaunt, Alexander; Wang, Michael X; Dai, Peng; Chen, Yuan-Jyue; Zhang, Kerou; Fang, John Z; Dalchau, Neil; Li, Jiaming; Phillips, Andrew; Zhang, David Yu.

Afiliación

Zhang JX; Department of Bioengineering, Rice University, Houston, TX, USA.
Yordanov B; Systems, Synthetic, and Physical Biology, Rice University, Houston, TX, USA.
Gaunt A; Microsoft Research, Cambridge, UK.
Wang MX; Scientific Technologies, London, UK.
Dai P; Microsoft Research, Cambridge, UK.
Chen YJ; Department of Bioengineering, Rice University, Houston, TX, USA.
Zhang K; Department of Bioengineering, Rice University, Houston, TX, USA.
Fang JZ; Microsoft Research, Seattle, WA, USA.
Dalchau N; Department of Bioengineering, Rice University, Houston, TX, USA.
Li J; Department of Bioengineering, Rice University, Houston, TX, USA.
Phillips A; Microsoft Research, Cambridge, UK.
Zhang DY; Department of Bioengineering, Rice University, Houston, TX, USA.

Nat Commun ; 12(1): 4387, 2021 07 19.

Article en En | MEDLINE | ID: mdl-34282137

Asunto(s)

Secuencia de Bases; Aprendizaje Profundo; Secuenciación de Nucleótidos de Alto Rendimiento/métodos; ADN/genética; Sondas de ADN; Genómica; Humanos; Polimorfismo de Nucleótido Simple; Análisis de Secuencia de ADN/métodos

Texto completo

Imprimir

XML

PubMed Links

Buscar en Google

Texto completo: 1 Bases de datos: MEDLINE Asunto principal: Secuencia de Bases / Secuenciación de Nucleótidos de Alto Rendimiento / Aprendizaje Profundo Tipo de estudio: Prognostic_studies / Risk_factors_studies Límite: Humans Idioma: En Revista: Nat Commun Asunto de la revista: BIOLOGIA / CIENCIA Año: 2021 Tipo del documento: Article País de afiliación: Estados Unidos

Texto completo

Imprimir

XML

PubMed Links

Buscar en Google