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461por Dong, Yanjing, Zhang, Jiang, Lam, Saikt, Zhang, Xinyu, Liu, Anran, Teng, Xinzhi, Han, Xinyang, Cao, Jin, Li, Hongxiang, Lee, Francis Karho, Yip, Celia Waiyi, Au, Kwokhung, Zhang, Yuanpeng, Cai, Jing“…The performance of models using each data integration method with different modalities, types of data and VOIs were analyzed. …”
Publicado 2023
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462“…Here, we present scMerge2, a scalable algorithm that allows data integration of atlas-scale multi-sample multi-condition single-cell studies. …”
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463“…Ultimately, this review promotes the development of novel deep-learning methodologies for data integration, which is essential for disease detection and treatment.…”
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464por Amarasinghe, Shanika L, Yang, Phil, Voogd, Oliver, Yang, Haoyu, Du, Mei R M, Su, Shian, Brown, Daniel V, Jabbari, Jafar S, Bowden, Rory, Ritchie, Matthew EEnlace del recurso
Publicado 2023
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468“…To address these issues, we investigated a feature-selection based in-silico siRNA design from a novel cross-platform data integration perspective. An integration analysis of 4,482 siRNAs from ten meta-datasets was conducted for ranking siRNA features, according to their possible importance to the silencing efficacy of siRNAs across heterogeneous data sources. …”
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469por Zhao, Zhongming, Guo, An-Yuan, van den Oord, Edwin JCG, Aliev, Fazil, Jia, Peilin, Edenberg, Howard J, Riley, Brien P, Dick, Danielle M, Bettinger, Jill C, Davies, Andrew G, Grotewiel, Michael S, Schuckit, Marc A, Agrawal, Arpana, Kramer, John, Nurnberger, John I, Kendler, Kenneth S, Webb, Bradley T, Miles, Michael F“…RESULTS: In this study, we performed a unique multi-species evidence-based data integration using three microarray experiments in mice or humans that generated an initial alcohol dependence (AD) related genes list, human linkage and association results, and gene sets implicated in C. elegans and Drosophila. …”
Publicado 2012
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470por Lysenko, Artem, Urban, Martin, Bennett, Laura, Tsoka, Sophia, Janowska-Sejda, Elzbieta, Rawlings, Chris J., Hammond-Kosack, Kim E., Saqi, MansoorEnlace del recurso
Publicado 2013
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471por Rosenthal, Samantha L., Barmada, M. Michael, Wang, Xingbin, Demirci, F. Yesim, Kamboh, M. IlyasEnlace del recurso
Publicado 2014
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473por Rohlfing, Torsten, Cummins, Kevin, Henthorn, Trevor, Chu, Weiwei, Nichols, B NolanEnlace del recurso
Publicado 2014
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476por Arneson, Douglas, Bhattacharya, Anindya, Shu, Le, Mäkinen, Ville-Petteri, Yang, XiaEnlace del recurso
Publicado 2016
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477por Tenan, Simone, Pedrini, Paolo, Bragalanti, Natalia, Groff, Claudio, Sutherland, ChrisEnlace del recurso
Publicado 2017
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478por Zhang, Li, Lv, Chenkai, Jin, Yaqiong, Cheng, Ganqi, Fu, Yibao, Yuan, Dongsheng, Tao, Yiran, Guo, Yongli, Ni, Xin, Shi, Tieliu“…By comparing the Autoencoder with PCA, iCluster, and DGscore about the classification based on multi-omics data integration, Autoencoder-based classification outperforms the alternative approaches. …”
Publicado 2018
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479por Reinke, Stacey N., Galindo-Prieto, Beatriz, Skotare, Tomas, Broadhurst, David I., Singhania, Akul, Horowitz, Daniel, Djukanović, Ratko, Hinks, Timothy S.C., Geladi, Paul, Trygg, Johan, Wheelock, Craig E.Enlace del recurso
Publicado 2018
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