Using Deep Learning to understand RNA Binding Protein binding characteristics

Informazioni relative al progetto

DEEPLEARNRBP

ID dell’accordo di sovvenzione: 867414

DOI

10.3030/867414

Progetto chiuso

Data della firma CE 26 Aprile 2019

Data di avvio 1 Luglio 2019

Data di completamento 9 Maggio 2022

Finanziato da

• SPREADING EXCELLENCE AND WIDENING PARTICIPATION

Costo totale

€ 156 980,64

Contributo UE

€ 156 980,64

Coordinato da

Masarykova univerzita
Czechia

CORDIS fornisce collegamenti ai risultati finali pubblici e alle pubblicazioni dei progetti ORIZZONTE.

I link ai risultati e alle pubblicazioni dei progetti del 7° PQ, così come i link ad alcuni tipi di risultati specifici come dataset e software, sono recuperati dinamicamente da .OpenAIRE .

Pubblicazioni

Peer reviewed articles (2)

PENGUINN: Precise Exploration of Nuclear G-Quadruplexes Using Interpretable Neural Networks

Autori: Klimentova, E., Polacek, J., Simecek, P., & Alexiou, P.
Pubblicato in: FRONTIERS IN GENETICS, 2020, ISSN 1664-8021
Editore: Frontiers Media
DOI: 10.3389/fgene.2020.568546

ENNGene: an Easy Neural Network model building tool for Genomics

Autori: CHALUPOVÁ, Eliška, Ondřej VACULÍK, Jakub POLÁČEK, Filip JOZEFOV, Tomáš MAJTNER a Panagiotis ALEXIOU
Pubblicato in: BMC Genomics, 2022, ISSN 1471-2164
Editore: BioMed Central
DOI: 10.1186/s12864-022-08414-x

Non-peer reviewed articles (1)

Genomic Benchmarks: A Collection of Datasets for Genomic Sequence Classification bioRxiv

Autori: Gresova K, Martinek V, Cechak D, Simecek P, Alexiou P
Pubblicato in: BIORXIV, 2022, ISSN 1664-8021
Editore: Frontiers Media
DOI: 10.1101/2022.06.08.495248