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Single-cell gene regulatory network prediction by explainable AI.
Keyl, Philipp; Bischoff, Philip; Dernbach, Gabriel; Bockmayr, Michael; Fritz, Rebecca; Horst, David; Blüthgen, Nils; Montavon, Grégoire; Müller, Klaus-Robert; Klauschen, Frederick.
Afiliación
  • Keyl P; Institute of Pathology, Charité - Universitätsmedizin Berlin, corporate member of Freie Universität Berlin and Humboldt-Universität Berlin, Charitéplatz 1, 10117 Berlin, Germany.
  • Bischoff P; Institute of Pathology, Charité - Universitätsmedizin Berlin, corporate member of Freie Universität Berlin and Humboldt-Universität Berlin, Charitéplatz 1, 10117 Berlin, Germany.
  • Dernbach G; Berlin Institute of Health at Charité - Universitätsmedizin Berlin, Anna-Louisa-Karsch-Straße 2, 10178 Berlin, Germany.
  • Bockmayr M; German Cancer Consortium (DKTK), German Cancer Research Center (DKFZ), Berlin partner site, Germany.
  • Fritz R; Institute of Pathology, Charité - Universitätsmedizin Berlin, corporate member of Freie Universität Berlin and Humboldt-Universität Berlin, Charitéplatz 1, 10117 Berlin, Germany.
  • Horst D; BIFOLD - Berlin Institute for the Foundations of Learning and Data, Berlin, Germany.
  • Blüthgen N; Institute of Pathology, Charité - Universitätsmedizin Berlin, corporate member of Freie Universität Berlin and Humboldt-Universität Berlin, Charitéplatz 1, 10117 Berlin, Germany.
  • Montavon G; Department of Pediatric Hematology and Oncolog, University Medical Center Hamburg-Eppendorf, Martinistr. 52, 20246 Hamburg, Germany.
  • Müller KR; Mildred Scheel Cancer Career Center HaTriCS4, University Medical Center Hamburg-Eppendorf Martinistr. 52, 20246 Hamburg, Germany.
  • Klauschen F; Institute of Pathology, Charité - Universitätsmedizin Berlin, corporate member of Freie Universität Berlin and Humboldt-Universität Berlin, Charitéplatz 1, 10117 Berlin, Germany.
Nucleic Acids Res ; 51(4): e20, 2023 02 28.
Article en En | MEDLINE | ID: mdl-36629274
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Texto completo: 1 Colección: 01-internacional Base de datos: MEDLINE Asunto principal: Redes Reguladoras de Genes / Aprendizaje Profundo / Análisis de Expresión Génica de una Sola Célula / Neoplasias Tipo de estudio: Prognostic_studies / Risk_factors_studies Límite: Humans Idioma: En Revista: Nucleic Acids Res Año: 2023 Tipo del documento: Article País de afiliación: Alemania Pais de publicación: Reino Unido
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