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| 序号 | 推送日期 | 文章 | 类型 | 简述 | 创新点 | 不足 | 研究目的 | 研究对象 | 领域 | 病种 | 技术 | 模型 | 数据类型 | 样本量 | 算法框架 | 模型架构 | 性能指标 | 计算资源 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 121 | 2024-08-07 |
SVision: a deep learning approach to resolve complex structural variants
2022-10, Nature methods
IF:36.1Q1
DOI:10.1038/s41592-022-01609-w
PMID:36109679
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研究论文 | 本文开发了一种基于深度学习的多目标识别框架SVision,用于自动检测和表征长读长测序数据中的复杂结构变异 | SVision能够识别复杂事件的内部结构,并能敏感地检测常见和先前未表征的复杂重排 | NA | 开发一种新的方法来解析复杂结构变异 | 复杂结构变异 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 多目标识别框架 | 长读长测序数据 | 从单个基因组中揭示了80个高质量的复杂结构变异,具有25种不同的结构 | NA | NA | NA | NA |