Prediction of activity and specificity of CRISPR-Cpf1 using convolutional deep learning neural networks.

Luo, Jiesi; Chen, Wei; Xue, Li; Tang, Bin

Luo, Jiesi; Chen, Wei; Xue, Li; Tang, Bin.

Afiliação

Luo J; Department of Pharmacology, Key Laboratory for Aging and Regenerative Medicine, School of Pharmacy, Southwest Medical University, Luzhou, Sichuan, China. ljs@swmu.edu.cn.
Chen W; Center for Bioinformatics and Systems Biology and Department of Radiology, Wake Forest School of Medicine, Winston-Salem, NC, 27157, USA. ljs@swmu.edu.cn.
Xue L; Center for Bioinformatics and Systems Biology and Department of Radiology, Wake Forest School of Medicine, Winston-Salem, NC, 27157, USA.
Tang B; School of Public Health, Southwest Medical University, Luzhou, Sichuan, China.

BMC Bioinformatics ; 20(1): 332, 2019 Jun 13.

Article em En | MEDLINE | ID: mdl-31195957

Assuntos

Sistemas CRISPR-Cas/genética; Aprendizado Profundo; Endonucleases/metabolismo; Redes Neurais de Computação; Algoritmos; Sequência de Bases; RNA Guia de Cinetoplastídeos/genética

Palavras-chave

CRISPR; Deep learning; Guide RNAs design

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Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Redes Neurais de Computação / Endonucleases / Sistemas CRISPR-Cas / Aprendizado Profundo Tipo de estudo: Prognostic_studies / Risk_factors_studies Idioma: En Revista: BMC Bioinformatics Assunto da revista: INFORMATICA MEDICA Ano de publicação: 2019 Tipo de documento: Article País de afiliação: China País de publicação: Reino Unido

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