A Bayesian data fusion based approach for learning genome-wide transcriptional regulatory networks

Reverse engineering of transcriptional regulatory networks (TRN) from genomics data has always represented a computational challenge in System Biology. The major issue is modeling the complex crosstalk among transcription factors (TFs) and their target genes, with a method able to handle both the high number of interacting variables and the noise in the available heterogeneous experimental sources of information. |

Không thể tạo bản xem trước, hãy bấm tải xuống
TÀI LIỆU MỚI ĐĂNG
14    100    4    29-04-2024
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.