机译:一个有监督的隐马尔可夫模型框架,可有效地分割转录和芯片实验中的切片阵列数据:系统地整合经过验证的生物学知识
Yale Univ, Dept Comp Sci, New Haven, CT 06520 USA;
Yale Univ, Dept Mol Biophys & Biochem, New Haven, CT 06520 USA;
Yale Univ, Program Computat Biol & Bioinformat, New Haven, CT 06520 USA;
Yale Univ, Dept Mol Cellular & Dev Biol, New Haven, CT 06520 USA;
BINDING-SITES; MICROARRAYS; HUMAN-CHROMOSOME-21; CHROMOSOME-22; DISTRIBUTIONS; RNAS;
机译:一个有监督的隐马尔可夫模型框架,可有效地分割转录和芯片实验中的切片阵列数据:系统地整合经过验证的生物学知识
机译:一个有监督的隐马尔可夫模型框架,可有效地分割转录和芯片实验中的切片阵列数据:系统地整合经过验证的生物学知识
机译:隐藏的马尔可夫支持向量机框架,结合了轮廓几何学习,可识别切片阵列数据中的微生物RNA
机译:CMARRT:一种通过整合相关结构来分析平铺阵列中的芯片数据的工具
机译:使用单倍型多样性的隐马尔可夫模型对SNP基因型数据进行分析的高效算法。
机译:隐藏的马尔可夫支持向量机框架结合了轮廓几何学习可识别切片阵列数据中的微生物RNA
机译:一种隐马尔可夫模型,用于分析基因组平铺阵列的芯片芯片实验及其在P53结合序列中的应用