Zobrazeno 1 - 10
of 60
pro vyhledávání: '"Gorin, Gennady"'
Autor:
Gorin, Gennady
Single-cell RNA sequencing, which quantifies cell transcriptomes, has seen widespread adoption, accompanied by proliferation of analysis methods. However, there has been relatively little systematic investigation of its best practices and their under
Publikováno v:
In Biophysical Journal 3 September 2024 123(17):2892-2901
The chemical master equation (CME), which describes the discrete and stochastic molecule number dynamics associated with biological processes like transcription, is difficult to solve analytically. It is particularly hard to solve for models involvin
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2103.10992
Autor:
Gorin, Gennady, Pachter, Lior
Publikováno v:
Phys. Rev. E 102, 022409 (2020)
We explore a Markov model used in the analysis of gene expression, involving the bursty production of pre-mRNA, its conversion to mature mRNA, and its consequent degradation. We demonstrate that the integration used to compute the solution of the sto
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2003.12919
Publikováno v:
In Cell Systems 18 October 2023 14(10):822-843
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Gorin, Gennady1 (AUTHOR), Fang, Meichen2 (AUTHOR), Chari, Tara2 (AUTHOR), Pachter, Lior2,3 (AUTHOR) lpachter@caltech.edu
Publikováno v:
PLoS Computational Biology. 9/12/2022, Vol. 18 Issue 9, p1-55. 55p. 1 Color Photograph, 4 Diagrams, 1 Chart, 6 Graphs.
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.
Publikováno v:
bioRxiv
We motivate and present biVI , which combines the variational autoencoder framework of scVI with biophysically motivated, bivariate models for nascent and mature RNA distributions. In simulated benchmarking, biVI accurately recapitulates key properti
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=pmid________::1bf24616686ba49d2a09e2f411f8c2bf
https://europepmc.org/articles/PMC9882246/
https://europepmc.org/articles/PMC9882246/