1細胞マルチオーム法 ダイレクトリプログラミングに必要な転写因子を予測
マルチオミクスのデータを用いることで、サンプルに含まれる細胞群を代表したバーチャル細胞を構築することが可能です。バーチャル細胞は細胞の状態の時間変化をシミュレーションできる予測モデルです。
バーチャル細胞の構築には数千〜数万のマルチ...
1細胞マルチオーム法 遺伝子制御ネットワークに基づいたバーチャル細胞の作成
マルチオミクスのデータを用いることで、サンプルに含まれる細胞群を代表したバーチャル細胞を構築することが可能です。バーチャル細胞は細胞の状態の時間変化をシミュレーションできる予測モデルです。
バーチャル細胞の構築には数千〜数万のマルチ...
1細胞マルチオーム法 遺伝子制御ネットワーク解析
マルチオミクスのデータを用いることで、サンプルに含まれる細胞群を代表したバーチャル細胞を構築することが可能です。バーチャル細胞は細胞の状態の時間変化をシミュレーションできる予測モデルです。
バーチャル細胞の構築には数千〜数万のマルチ...
1細胞マルチオーム法 深層学習を用いたバーチャル細胞の作成
マルチオミクスのデータを用いることで、サンプルに含まれる細胞群を代表したバーチャル細胞を構築することが可能です。バーチャル細胞は細胞の状態の時間変化をシミュレーションできる予測モデルです。
バーチャル細胞の構築には数千〜数万のマルチ...
1細胞マルチオーム法 機械学習を用いたバーチャル細胞の作成
マルチオミクスのデータを用いることで、サンプルに含まれる細胞群を代表したバーチャル細胞を構築することが可能です。バーチャル細胞は細胞の状態の時間変化をシミュレーションできる予測モデルです。
バーチャル細胞の構築には数千〜数万のマルチ...
1細胞マルチオーム法 SCENIC+を用いた摂動予測
マルチオミクスのデータを用いることで、サンプルに含まれる細胞群を代表したバーチャル細胞を構築することが可能です。バーチャル細胞は細胞の状態の時間変化をシミュレーションできる予測モデルです。
バーチャル細胞の構築には数千〜数万のマルチ...
1細胞マルチオーム法 DeepVeloを用いた摂動予測
マルチオミクスのデータを用いることで、サンプルに含まれる細胞群を代表したバーチャル細胞を構築することが可能です。バーチャル細胞は細胞の状態の時間変化をシミュレーションできる予測モデルです。
バーチャル細胞の構築には数千〜数万のマルチ...
1細胞マルチオーム法 scGPTを用いた摂動予測
マルチオミクスのデータを用いることで、サンプルに含まれる細胞群を代表したバーチャル細胞を構築することが可能です。バーチャル細胞は細胞の状態の時間変化をシミュレーションできる予測モデルです。
バーチャル細胞の構築には数千〜数万のマルチ...
1細胞マルチオーム法 SCENICを用いた摂動予測
マルチオミクスのデータを用いることで、サンプルに含まれる細胞群を代表したバーチャル細胞を構築することが可能です。バーチャル細胞は細胞の状態の時間変化をシミュレーションできる予測モデルです。
バーチャル細胞の構築には数千〜数万のマルチ...
1細胞マルチオーム法 Dynamoを用いた摂動予測
マルチオミクスのデータを用いることで、サンプルに含まれる細胞群を代表したバーチャル細胞を構築することが可能です。バーチャル細胞は細胞の状態の時間変化をシミュレーションできる予測モデルです。
バーチャル細胞の構築には数千〜数万のマルチ...