DeepD2V: A Novel Deep Learning-Based Framework for Predicting Transcription Factor Binding Sites from Combined DNA Sequence.

Deng, Lei; Wu, Hui; Liu, Xuejun; Liu, Hui

Deng, Lei; Wu, Hui; Liu, Xuejun; Liu, Hui.

Afiliação

Deng L; School of Computer Science and Engineering, Central South University, Changsha 410075, China.
Wu H; School of Computer Science and Engineering, Central South University, Changsha 410075, China.
Liu X; School of Computer Science and Technology, Nanjing Tech University, Nanjing 211816, China.
Liu H; School of Computer Science and Technology, Nanjing Tech University, Nanjing 211816, China.

Int J Mol Sci ; 22(11)2021 May 24.

Article em En | MEDLINE | ID: mdl-34073774

Assuntos

Biologia Computacional/métodos; DNA/metabolismo; Aprendizado Profundo; Regiões Promotoras Genéticas; Fatores de Transcrição/metabolismo; Sítios de Ligação; Linhagem Celular; Proteínas de Ligação a DNA/metabolismo; Humanos; Células K562; Software

Palavras-chave

Word2Vec; bidirectional long short term memory network; convolutional neural network; proteinDNA binding; transcription factor binding sites

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Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Fatores de Transcrição / DNA / Regiões Promotoras Genéticas / Biologia Computacional / Aprendizado Profundo Tipo de estudo: Prognostic_studies / Risk_factors_studies Limite: Humans Idioma: En Revista: Int J Mol Sci Ano de publicação: 2021 Tipo de documento: Article País de afiliação: China País de publicação: Suíça

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