1細胞マルチオーム法

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...
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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...
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