BRANet: Graph-based Integration of Multi-omics Data with Biological a priori for Regulatory Network Inference

Autor:	Jagtap, Surabhi, Pirayre, Aurélie, Bidard, Frederique, Duval, Laurent, Malliaros, Fragkiskos
Přispěvatelé:	Centre de vision numérique (CVN), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-CentraleSupélec-Université Paris-Saclay, OPtimisation Imagerie et Santé (OPIS), Inria Saclay - Ile de France, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre de vision numérique (CVN), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-CentraleSupélec-Université Paris-Saclay-CentraleSupélec-Université Paris-Saclay, IFP Energies nouvelles (IFPEN)
Jazyk:	angličtina
Rok vydání:	2021
Předmět:	[INFO.INFO-LG]Computer Science [cs]/Machine Learning [cs.LG] graph representation learning biological network integration multi-omics data analysis [INFO.INFO-BI]Computer Science [cs]/Bioinformatics [q-bio.QM] regulatory network inference ComputingMilieux_MISCELLANEOUS
Zdroj:	17th International Conference on Computational Intelligence Methods for Bioinformatics and Biostatistics (CIBB) 17th International Conference on Computational Intelligence Methods for Bioinformatics and Biostatistics (CIBB), Nov 2021, Online, Italy
Popis:	International audience
Databáze:	OpenAIRE
Externí odkaz:	https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=dedup_wf_001::726e2d7e83210ce2fea1eddd8db38e0e https://hal.science/hal-03425420/file/BRANet_CIBB_2021.pdf Zobrazit plný text záznamu