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中国科学院北京基因组研究所（国家生物信息中心）开发基于深度学习的单细胞转录组分析模型（图）
深度学习 单细胞 转录组 分析模型
2020/11/11
近日，中国科学院北京基因组研究所（国家生物信息中心）蔡军研究组、北京师范大学张江研究组合作在Nature Machine Intelligence发表了题为An interpretable deep-learning architecture of capsule networks for identifying cell-type gene expression programs from si...
北京大学生物医学前沿创新中心高歌课题组在Nature Communications发表单细胞转录组数据检索新方法和参考数据库（图）
高歌 单细胞 转录组 数据检索新方法 参考数据库
2020/7/21
作为细胞异质性研究的重要工具，单细胞转录组测序技术近年来蓬勃发展，并积累了大量研究数据。若能有效利用现有的单细胞数据进行检索与推断，研究者便能更好地进行新测序单细胞的注释，以及综合多数据集的研究。然而，精确的单细胞转录组数据检索和注释需要克服两个挑战：一、数据集之间的批次效应（batch effect）会显著影响细胞检索的可靠性；二、目前缺少跨物种和平台、具有高质量注释的单细胞转录组数据库。日前，...
浙江大学“转录调控数据分析及R语言作图”研习班
浙江大学 转录调控数据分析及R语言作图 研习班
2017/12/20
近年来，随着高通量测序技术的迅猛发展，转录组研究从以前的微阵列技术，SAGE及MPSS技术的低通量模式切换至RNA-seq的高通量模式。以RNA-Seq测序技术为基础的转录组测序作为高通量测序时代核心技术之一，已在生物科学及医学领域前沿研究中获得广泛应用。RNA-Seq可进行全基因组水平的基因表达差异研究，具有定量更准确、可重复性更高、检测范围更广、分析更可靠等特点，真核生物的基因表达调控，癌症等...