AIKYATAN: mapping distal regulatory elements using convolutional learning on GPU.

Fang, Chih-Hao; Theera-Ampornpunt, Nawanol; Roth, Michael A; Grama, Ananth; Chaterji, Somali

Fang, Chih-Hao; Theera-Ampornpunt, Nawanol; Roth, Michael A; Grama, Ananth; Chaterji, Somali.

Afiliação

Fang CH; Department of Ag. and Biological Engineering, Purdue University, West Lafayette, IN, USA.
Theera-Ampornpunt N; College of Computing, Prince of Songkla University, Bangkok, Thailand.
Roth MA; Google Inc., Mountain View, California, USA.
Grama A; Department of Ag. and Biological Engineering, Purdue University, West Lafayette, IN, USA.
Chaterji S; Department of Ag. and Biological Engineering, Purdue University, Purdue University, IN, USA. schaterji@schaterji.io.

BMC Bioinformatics ; 20(1): 488, 2019 Oct 07.

Article em En | MEDLINE | ID: mdl-31590652

Assuntos

Mapeamento Cromossômico/métodos; Aprendizado Profundo; Epigenômica/métodos; Sequências Reguladoras de Ácido Nucleico; Software; Linhagem Celular; Humanos

Palavras-chave

ConvNets (CNN); Deep neural networks (DNN); Distal regulatory elements; Enhancers; Epigenomics; Graphics processing units (GPU); Hyperparameter tuning; Image processing algorithms; NIH roadmap epigenomics; ROC curves; Random forest (RF); Silencers; Support vector machines (SVM)

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Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Software / Sequências Reguladoras de Ácido Nucleico / Mapeamento Cromossômico / Epigenômica / Aprendizado Profundo Tipo de estudo: Prognostic_studies Limite: Humans Idioma: En Ano de publicação: 2019 Tipo de documento: Article

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