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序号 推送日期 文章 类型 简述 创新点 不足 研究目的 研究对象 领域 病种 技术 模型 数据类型 样本量 平台公司 平台技术 具体产品 平台详情
221 2024-08-09
Nature-Inspired Compressed Sensing for Transcriptomic Profiling From Random Composite Measurements
2021-Sep, IEEE transactions on cybernetics IF:9.4Q1
研究论文 本文提出了一种基于差分进化和压缩感知的数学框架DECS,用于从低维随机复合测量中重建高维基因表达数据 DECS方法利用基因表达数据的固有稀疏性,能够从低维随机复合测量中学习稀疏模块字典和水平,以显著的量级(例如200倍)重建高维基因表达数据 NA 解决基因表达数据与随机复合测量之间关系的长期挑战 基因表达数据 生物信息学 NA RNA-Seq 差分进化(DE) 基因表达数据 九个GSE数据集 NA NA NA NA
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