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Computational modeling of cellular structures using conditional deep generative networks

机译:使用条件深生成网络计算蜂窝结构的计算建模

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摘要

Motivation Cellular function is closely related to the localizations of its sub-structures. It is, however, challenging to experimentally label all sub-cellular structures simultaneously in the same cell. This raises the need of building a computational model to learn the relationships among these sub-cellular structures and use reference structures to infer the localizations of other structures.
机译:动机蜂窝函数与其子结构的本地密切相关。 然而,挑战在实验中在同一细胞中同时标记所有子蜂窝结构。 这提高了建立计算模型来学习这些子蜂窝结构之间的关系,并使用参考结构来推断其他结构的本地化。

著录项

  • 来源
    《Bioinformatics》 |2019年第12期|共9页
  • 作者单位

    Washington State Univ Sch Elect Engn &

    Comp Sci Pullman WA 99164 USA;

    Washington State Univ Sch Elect Engn &

    Comp Sci Pullman WA 99164 USA;

    Texas A&

    M Univ Dept Comp Sci &

    Engn College Stn TX 77843 USA;

    Texas A&

    M Univ Dept Comp Sci &

    Engn College Stn TX 77843 USA;

    Univ N Carolina Dept Comp Sci Charlotte NC 28223 USA;

    Texas A&

    M Univ Dept Comp Sci &

    Engn College Stn TX 77843 USA;

  • 收录信息
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类 生物工程学(生物技术);
  • 关键词

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