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An Integrative Framework for Combining Sequence and Epigenomic Data to Predict Transcription Factor Binding Sites Using Deep Learning 期刊论文
IEEE-ACM TRANSACTIONS ON COMPUTATIONAL BIOLOGY AND BIOINFORMATICS, 2021, 卷号: 18, 期号: 1, 页码: 355-364
作者:  Jing, Fang;  Zhang, Shao-Wu;  Cao, Zhen;  Zhang, Shihua
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Bioinformatics  machine learning  transcription factors binding sites  convolutional neural networks  DNA accessibility  histone modification  
Modeling the causal regulatory network by integrating chromatin accessibility and transcriptome data 期刊论文
NATIONAL SCIENCE REVIEW, 2016, 卷号: 3, 期号: 2, 页码: 240-251
作者:  Wang, Yong;  Jiang, Rui;  Wong, Wing Hung
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gene regulatory network  open chromatin  DNA accessibility  transcription factor colocalization  statistical model  data integration