Non-coding and Transposable elements discovery through artificial intelligence approaches

سال انتشار: 1400
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 272

نسخه کامل این مقاله ارائه نشده است و در دسترس نمی باشد

این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:

استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:

لینک ثابت به این مقاله:

شناسه ملی سند علمی:

IBIS10_028

تاریخ نمایه سازی: 5 تیر 1401

چکیده مقاله:

We have learned that only a tiny portion of the eukaryotic genomes are translated into proteins. In the lastyears, significant efforts have been devoted to differentiating pervasive transcription from functional NoncodingRNAs (ncRNAs) transcripts. In the same field, the transposable element is one of the majormechanisms to promote variability in the genome. In this talk, we will discuss how we could use and applyBig Data, Artificial Intelligence, and Data Science to Non-coding and TE problems. In particular about: (i)large-scale data integration and analysis; (i) the relationship between ncRNAs and transposable elements;and (iii) a machine learning and deep learning tool for long RNAs and TE.

کلیدواژه ها:

نویسندگان