Zobrazeno 1 - 10
of 422
pro vyhledávání: '"Burge, Christopher B."'
Publikováno v:
In The American Journal of Human Genetics 1 February 2024 111(2):350-363
Publikováno v:
In Cell Reports 31 October 2023 42(10)
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Kröger, Cornelia, Afeyan, Alexander, Mraz, Jasmin, Eaton, Elinor Ng, Reinhardt, Ferenc, Khodor, Yevgenia L., Thiru, Prathapan, Bierie, Brian, Ye, Xin, Burge, Christopher B., Weinberg, Robert A.
Publikováno v:
Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 2019 Apr 01. 116(15), 7353-7362.
Externí odkaz:
https://www.jstor.org/stable/26701390
Autor:
Katz, Yarden, Wang, Eric T., Silterra, Jacob, Schwartz, Schraga, Wong, Bang, Mesirov, Jill P., Airoldi, Edoardo M., Burge, Christopher B.
We introduce Sashimi plots, a quantitative multi-sample visualization of mRNA sequencing reads aligned to gene annotations. Sashimi plots are made using alignments (stored in the SAM/BAM format) and gene model annotations (in GFF format), which can b
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1306.3466
We fit the Fourier transforms of solvent accessibility and hydrophobicity profiles of a representative set of proteins to a joint multi-variable Gaussian. This allows us to separate the intrinsic tendencies of sequence and structure profiles from the
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/q-bio/0406019
Publikováno v:
RECOMB 2002, Proceedings of the 6th Annual International Conference on Computational Biology (2002) p. 32-38
We introduce a model of DNA sequence evolution which can account for biases in mutation rates that depend on the identity of the neighboring bases. An analytic solution for this class of non-equilibrium models is developed by adopting well-known meth
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/physics/0112029