Кураторский список потрясающих приложений для глубокого обучения на данных экспрессии генов

Редактировать

Управление темами

Кураторский список потрясающих приложений для глубокого обучения данных об экспрессии генов (данные RNASeq и микрочипов). Список есть на github, не стесняйтесь отправлять запрос на включение.

https://github.com/ahmedelmahy/awesome-deep-gene-expression

Сверточные нейронные сети на данных экспрессии генов

2017–10 | Сверточные нейронные сети для структурированных омик: OmicsCNN и слой OmicsConv | Джузеппе Юрман, Валерио Маджио и др. | Архив
2017–11 | Классификация данных экспрессии генов опухоли с помощью глубокого обучения на основе расширения выборки | Цзянь Лю, Ван Сюэсун | Онкотаргет
2018–4 | OmicsMapNet: Преобразование данных omics для использования преимуществ Deep Convolutional Neural Network для обнаружения | Шийонг Ма, Чжэнь Чжан | Архив | Гитхаб
2018–7 | Классификация типов опухолей на основе глубокого обучения с использованием данных экспрессии генов | Бою Лю, Анамул Хак | Архив | Гитхаб
2019–6 | Модели сверточных нейронных сетей для предсказания типа рака на основе экспрессии генов | Милад Мостави, Ю-Чиао Чиу, Юфей Хуан, Идун Чен | Архив | Гитхаб

Автокодировщики данных экспрессии генов

2016–12 | ПОДХОД ГЛУБОКОГО ОБУЧЕНИЯ ДЛЯ ОБНАРУЖЕНИЯ РАКА И ИДЕНТИФИКАЦИИ СООТВЕТСТВУЮЩЕГО ГЕНА | ПАДИДЕ ДАНАИ, РЕЗА ГЕЙНИ и ДЭВИД А. ХЕНДРИКС | Биокомпьютинг 2018
2018–1 | Извлечение биологически значимого латентного пространства из транскриптомов рака с помощью вариационных автоэнкодеров | Грегори П. Уэй и Кейси С. Грин | Биокомпьютинг 2018
2018–12 | GSAE: автоэнкодер со встроенными узлами набора генов для функциональной характеристики геномики | Hung-I Harry Chen, Yu-Chiao Chiu и др. | БМС Системная Биология
2018–12 | OUTRIDER: Статистический метод обнаружения генов с аберрантной экспрессией в данных секвенирования РНК | Феликс Брехтманн, Кристиан Мертес и др. | Американский журнал генетики человека
2018–5 | DeepProfile: глубокое изучение молекулярных профилей рака для точной медицины | Айсе Берсесте Динсер, Сафие Челик, Наозуми Хиранума, Су-Ин Ли | биорксив | Гитхаб

Перенос обучения на данные экспрессии генов

2018–4 | Перенос обучения для классификации молекулярного рака с использованием глубоких нейронных сетей | Рахул Кумар Севакула ; Викас Сингх и др. | Транзакции IEEE/ACM по вычислительной биологии и биоинформатике

Ансамблевое обучение, интегрированное с глубоким изучением данных об экспрессии генов

2018–1 | Метод мультимодельного ансамбля на основе глубокого обучения для прогнозирования рака | Явен Сяоа, Джун Вуб | Компьютерные методы и программы в биомедицине

Генеративные состязательные сети на данных экспрессии генов

2016–12 | DeepCancer: обнаружение рака с помощью экспрессии генов с помощью глубокого генеративного обучения | * Раджендра Рана Бхат, Вивек Вишванат, Сяолинь Ли* | архив

Плотно связанные нейронные сети (DNN) на данных экспрессии генов

2018–12 | Идентификация рака или нормальной ткани на основе глубокого обучения с использованием данных об экспрессии генов | * Тэджин Ан, Тэван Гу и др.* | Международная конференция IEEE 2018 по биоинформатике и биомедицине

Глубокая кластеризация

2014–8 | Молекулярный подтип рака мочевого пузыря с использованием самоорганизующихся карт Кохонена | * Эдита М. Борковска, Анджей Крук и др.* | Медицина рака
2017–2 | Кластеризация данных об экспрессии генов рака с помощью ансамбля проективной кластеризации | * Юй Сяньсюэ, Юй Госянь, Ван Цзюнь* | плюс один