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【2h】

A sequence-based, deep learning model accurately predicts RNA splicing branchpoints

机译：基于序列的深度学习模型，准确地预测RNA剪接分支点

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Joseph M. Paggi; Gill Bejerano;
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年度 2018
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1. A sequence-based, deep learning model accurately predicts RNA splicing branchpoints [J] . Paggi Joseph M., Bejerano Gill RNA . 2018,第12期

机译：基于序列的深度学习模型，准确预测RNA剪接分支点
2. Predicting human splicing branchpoints by combining sequence-derived features and multi-label learning methods [J] . Wen Zhang, Xiaopeng Zhu, Yu Fu, BMC Bioinformatics . 2017,第13期

机译：通过结合序列派生的特征和多标签学习方法预测人类剪接分支点
3. COSSMO: predicting competitive alternative splice site selection using deep learning [J] . Bretschneider Hannes, Gandhi Shreshth, Deshwar Amit G., Bioinformatics . 2018,第13期

机译：COSSMO：预测使用深度学习的竞争替代剪接站点选择
4. Accurate Prediction of Alternatively Spliced Cassette Exons Using Evolutionary Conservation Information and Logitlinear Model [C] . International Joint Conference on Bioinformatics, Systems Biology and Intelligent Computing . 2009

机译：使用进化守恒信息和Logitlinear模型，精确地预测可拼接的梳状盒外显子
5. Alternative Splice Site Prediction with Deep Learning [D] . Bretschneider, Hannes. 2019

机译：深度学习的替代拼接网站预测
6. EnContact: predicting enhancer-enhancer contacts using sequence-based deep learning model [O] . Mingxin Gan, Wenran Li, Rui Jiang -1

机译：EnContact：使用基于序列的深度学习模型预测增强子与增强子的接触
7. A sequence-based, deep learning model accurately predicts RNA splicing branchpoints [O] . Joseph M. Paggi, Gill Bejerano 2017

机译：基于序列的深度学习模型，准确地预测RNA剪接分支点

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