Zobrazeno 1 - 10
of 61
pro vyhledávání: '"Zhao-Yu Fang"'
Publikováno v:
Frontiers in Genetics, Vol 12 (2021)
In recent years, the application of single cell RNA-seq (scRNA-seq) has become more and more popular in fields such as biology and medical research. Analyzing scRNA-seq data can discover complex cell populations and infer single-cell trajectories in
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/b56f543207be4dada07e88943f25b42d
Publikováno v:
Frontiers in Genetics, Vol 11 (2020)
Intron retention (IR) is an alternative splicing mode whereby introns, rather than being spliced out as usual, are retained in mature mRNAs. It was previously considered a consequence of mis-splicing and received very limited attention. Only recently
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/fea1ca92120c432d8c402a3984e105d4
Autor:
Qiao, Shu-pei, Zhao, Yu-fang, Li, Chun-feng, Yin, Yan-bin, Meng, Qing-yuan, Lin, Feng-Huei, Liu, Yi, Hou, Xiao-lu, Guo, Kai, Chen, Xiong-biao, Tian, Wei-ming
Publikováno v:
In Acta Biomaterialia June 2016 37:83-92
Publikováno v:
Briefings in Bioinformatics. 24
Advancing spatially resolved transcriptomics (ST) technologies help biologists comprehensively understand organ function and tissue microenvironment. Accurate spatial domain identification is the foundation for delineating genome heterogeneity and ce
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_________::9ed2829d8042acd7cce5ba58c092ed41
https://doi.org/10.1093/bib/bbad146
https://doi.org/10.1093/bib/bbad146
Publikováno v:
In International Review of Economics and Finance March 2015 36:107-118
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:
Frontiers in Genetics, Vol 12 (2021)
Frontiers in Genetics
Frontiers in Genetics
In recent years, the application of single cell RNA-seq (scRNA-seq) has become more and more popular in fields such as biology and medical research. Analyzing scRNA-seq data can discover complex cell populations and infer single-cell trajectories in
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::4350e93f694c063c8dd6fff06bf8b562
https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fgene.2021.665843/full
https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fgene.2021.665843/full
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:
Briefings in Bioinformatics. 22
In single-cell RNA-seq (scRNA-seq) data analysis, a fundamental problem is to determine the number of cell clusters based on the gene expression profiles. However, the performance of current methods is still far from satisfactory, presumably due to t
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::9c933646228d681a3dc8964d4ff45cfa
https://doi.org/10.1093/bib/bbab204
https://doi.org/10.1093/bib/bbab204