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【2h】

Deep Learning assisted Peak Curation for large scale LC-MS Metabolomics

机译：大规模LC-MS代谢组学的深度学习辅助峰策策

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Yoann Gloaguen; Jennifer Kirwan; Dieter Beule;
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年度 2020
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1. Deep Learning for the Precise Peak Detection in High-Resolution LC-MS Data [J] . Melnikov Arsenty D., Tsentalovich Yuri P., Yanshole Vadim V. Analytical chemistry . 2020,第1期

机译：高分辨率LC-MS数据中精确峰值检测的深度学习
2. Scaling up data curation using deep learning: An application to literature triage in genomic variation resources [J] . Kyubum Lee, Maria Livia Famiglietti, Aoife McMahon, PLoS Computational Biology . 2018,第8期

机译：使用深度学习扩大数据管理规模：在基因组变异资源中的文献分类中的应用
3. Peak Annotation and Verification Engine for Untargeted LC-MS Metabolomics [J] . Wang Lin, Xing Xi, Chen Li, Analytical chemistry . 2019,第3期

机译：用于未标准的LC-MS代谢组学的峰值注释和验证引擎
4. Fast Road Detection Methods on a Large Scale Dataset for Assisting Robot Navigation Using Kernel Principal Component Analysis and Deep Learning [C] . K. M. Ibrahim Khalilullah, Mitsuru Jindai, Shunsuke Ota, Annual Conference of the Society of Instrument and Control Engineers of Japan . 2018

机译：使用核主成分分析和深度学习的大规模数据集上的快速道路检测方法，以协助机器人导航
5. LC-MS Based Metabolomics and Sensory Evaluation Reveal the Critical Compounds of Different Grades of Huangshan Maofeng Green Tea [D] . Han, Zisheng . 2019

机译：基于LC-MS的代谢组和感官评估揭示了黄山茂峰绿茶不同等级的关键化合物
6. Scaling up data curation using deep learning: An application to literature triage in genomic variation resources [O] . Kyubum Lee, Maria Livia Famiglietti, Aoife McMahon, 2018

机译：使用深度学习扩大数据管理规模：在基因组变异资源中的文献分类中的应用
7. Deep annotation of untargeted LC-MS metabolomics data with Binner [O] . Maureen Kachman, Hani Habra, William Duren, 2019

机译：与binner的未确定LC-MS代谢组合数据的深度注释

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