Littérature scientifique sur le sujet « GENOMIC LANGUAGE PROCESSING »
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Articles de revues sur le sujet "GENOMIC LANGUAGE PROCESSING"
Routhier, Etienne, et Julien Mozziconacci. « Genomics enters the deep learning era ». PeerJ 10 (24 juin 2022) : e13613. http://dx.doi.org/10.7717/peerj.13613.
Texte intégralKehl, Kenneth L., Wenxin Xu, Eva Lepisto, Haitham Elmarakeby, Michael J. Hassett, Eliezer M. Van Allen, Bruce E. Johnson et Deborah Schrag. « Natural Language Processing to Ascertain Cancer Outcomes From Medical Oncologist Notes ». JCO Clinical Cancer Informatics, no 4 (septembre 2020) : 680–90. http://dx.doi.org/10.1200/cci.20.00020.
Texte intégralSchubert, Michael. « clustermq enables efficient parallelization of genomic analyses ». Bioinformatics 35, no 21 (27 mai 2019) : 4493–95. http://dx.doi.org/10.1093/bioinformatics/btz284.
Texte intégralLe Guen, Yann, François Leroy, Cathy Philippe, Jean-François Mangin, Ghislaine Dehaene-Lambertz et Vincent Frouin. « Enhancer Locus in ch14q23.1 Modulates Brain Asymmetric Temporal Regions Involved in Language Processing ». Cerebral Cortex 30, no 10 (20 mai 2020) : 5322–32. http://dx.doi.org/10.1093/cercor/bhaa112.
Texte intégralKonstantinidis, George, Adriane Chapman, Mark J. Weal, Ahmed Alzubaidi, Lisa M. Ballard et Anneke M. Lucassen. « The Need for Machine-Processable Agreements in Health Data Management ». Algorithms 13, no 4 (7 avril 2020) : 87. http://dx.doi.org/10.3390/a13040087.
Texte intégralGuan, Meijian, Samuel Cho, Robin Petro, Wei Zhang, Boris Pasche et Umit Topaloglu. « Natural language processing and recurrent network models for identifying genomic mutation-associated cancer treatment change from patient progress notes ». JAMIA Open 2, no 1 (3 janvier 2019) : 139–49. http://dx.doi.org/10.1093/jamiaopen/ooy061.
Texte intégralMiyano, Satoru. « IL-3 Changing Cancer Genomics and Cancer Genomic Medicine by Artificial Intelligence and Large-Scale Data Analysis ». Neuro-Oncology Advances 3, Supplement_6 (1 décembre 2021) : vi1. http://dx.doi.org/10.1093/noajnl/vdab159.002.
Texte intégralGarzon, Max H., Kiran C. Bobba, Andrew Neel et Vinhthuy Phan. « DNA-Based Indexing ». International Journal of Nanotechnology and Molecular Computation 2, no 3 (juillet 2010) : 25–45. http://dx.doi.org/10.4018/jnmc.2010070102.
Texte intégralKlein, Harry, Tali Mazor, Matthew Galvin, Jason Hansel, Emily Mallaber, Pavel Trukhanov, Joyce Yu et al. « Abstract 1067 : MatchMiner : An open-source AI precision medicine trial matching platform ». Cancer Research 83, no 7_Supplement (4 avril 2023) : 1067. http://dx.doi.org/10.1158/1538-7445.am2023-1067.
Texte intégralGraves, Jordan, Jacob Byerly, Eduardo Priego, Naren Makkapati, S. Vince Parish, Brenda Medellin et Monica Berrondo. « A Review of Deep Learning Methods for Antibodies ». Antibodies 9, no 2 (28 avril 2020) : 12. http://dx.doi.org/10.3390/antib9020012.
Texte intégralThèses sur le sujet "GENOMIC LANGUAGE PROCESSING"
Dyremark, Johanna, et Caroline Mayer. « Bedömning av elevuppsatser genom maskininlärning ». Thesis, KTH, Skolan för elektroteknik och datavetenskap (EECS), 2019. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:kth:diva-262041.
Texte intégralToday, a large amount of a teacher’s workload is comprised of essay scoring and there is a large variability between teachers’ gradings. This report aims to examine what accuracy can be acceived with an automated essay scoring system for Swedish. Three following machine learning models for classification are trained and tested with 5-fold cross-validation on essays from Swedish national tests: Linear Discriminant Analysis, K-Nearest Neighbour and Random Forest. Essays are classified based on 31 language structure related attributes such as token-based length measures, similarity to texts with different formal levels and use of grammar. The results show a maximal quadratic weighted kappa value of 0.4829 and a grading identical to expert’s assessment in 57.53% of all tests. These results were achieved by a model based on Linear Discriminant Analysis and showed higher inter-rater reliability with expert grading than a local teacher. Despite an ongoing digitilization within the Swedish educational system, there are a number of obstacles preventing a complete automization of essay scoring such as users’ attitude, ethical issues and the current techniques difficulties in understanding semantics. Nevertheless, a partial integration of automatic essay scoring has potential to effectively identify essays suitable for double grading which can increase the consistency of large-scale tests to a low cost.
Akhurst, Timothy John. « The role of parallel computing in bioinformatics ». Thesis, Rhodes University, 2005. http://eprints.ru.ac.za/162/.
Texte intégralCHAKRABORTY, RAJKUMAR. « GENOMIC LANGUAGE PROCESSING USING MACHINE LEARNING ». Thesis, 2023. http://dspace.dtu.ac.in:8080/jspui/handle/repository/20063.
Texte intégralLivres sur le sujet "GENOMIC LANGUAGE PROCESSING"
Dwyer, Rex A. Genomic Perl : From bioinformatics basics to working code. Cambridge : Cambridge University Press, 2003.
Trouver le texte intégralIan, Korf, dir. UNIX and Perl to the rescue ! : A field guide for the life sciences (and other data-rich pursuits). New York : Cambridge University Press, 2012.
Trouver le texte intégralGenomic Perl. Cambridge University Press, 2003.
Trouver le texte intégralDwyer, Rex A. Genomic Perl : From Bioinformatics Basics to Working Code. Cambridge University Press, 2002.
Trouver le texte intégralDwyer, Rex A. Genomic Perl : From Bioinformatics Basics to Working Code. Cambridge University Press, 2002.
Trouver le texte intégralDwyer, Rex A. Genomic Perl : From Bioinformatics Basics to Working Code. Cambridge University Press, 2002.
Trouver le texte intégralDwyer, Rex A. Genomic Perl : From Bioinformatics Basics to Working Code. Cambridge University Press, 2012.
Trouver le texte intégralAkalin, Altuna. Computational Genomics with R. Taylor & Francis Group, 2020.
Trouver le texte intégralAkalin, Altuna. Computational Genomics with R. Taylor & Francis Group, 2020.
Trouver le texte intégralAkalin, Altuna. Computational Genomics with R. Taylor & Francis Group, 2020.
Trouver le texte intégralChapitres de livres sur le sujet "GENOMIC LANGUAGE PROCESSING"
Botsis, Taxiarchis, Joseph Murray, Alessandro Leal, Doreen Palsgrove, Wei Wang, James R. White, Victor E. Velculescu et Valsamo Anagnostou. « Natural Language Processing Approaches for Retrieval of Clinically Relevant Genomic Information in Cancer ». Dans Studies in Health Technology and Informatics. IOS Press, 2022. http://dx.doi.org/10.3233/shti220735.
Texte intégralYee, David P., et Tim Hunkapiller. « Overview : A System for Tracking and Managing the Results from Sequence Comparison Programs ». Dans Pattern Discovery in Biomolecular Data. Oxford University Press, 1999. http://dx.doi.org/10.1093/oso/9780195119404.003.0017.
Texte intégralLussier, Yves A. « Ontologies for natural language processing ». Dans Encyclopedia of Genetics, Genomics, Proteomics and Bioinformatics. Chichester : John Wiley & Sons, Ltd, 2005. http://dx.doi.org/10.1002/047001153x.g408212.
Texte intégralDar, Gowhar Mohiuddin, Ashok Sharma et Parveen Singh. « Deep Learning Models for Detection and Diagnosis of Alzheimer's Disease ». Dans Advances in Medical Technologies and Clinical Practice, 140–49. IGI Global, 2021. http://dx.doi.org/10.4018/978-1-7998-7188-0.ch011.
Texte intégralNagarajan, Srikantan S., Kamalini G. Ranasinghe et Keith A. Vossel. « Brain Imaging With Magnetoencephalography During Rest and During Speech and Language Processing ». Dans Genomics, Circuits, and Pathways in Clinical Neuropsychiatry, 233–45. Elsevier, 2016. http://dx.doi.org/10.1016/b978-0-12-800105-9.00015-9.
Texte intégralRaychaudhuri, Soumya. « Textual Profiles of Genes ». Dans Computational Text Analysis. Oxford University Press, 2006. http://dx.doi.org/10.1093/oso/9780198567400.003.0010.
Texte intégralRaychaudhuri, Soumya. « Finding Gene Names ». Dans Computational Text Analysis. Oxford University Press, 2006. http://dx.doi.org/10.1093/oso/9780198567400.003.0016.
Texte intégralActes de conférences sur le sujet "GENOMIC LANGUAGE PROCESSING"
Cao, Jiarun, Niels Peek, Andrew Renehan et Sophia Ananiadou. « Gaussian Distributed Prototypical Network for Few-shot Genomic Variant Detection ». Dans The 22nd Workshop on Biomedical Natural Language Processing and BioNLP Shared Tasks. Stroudsburg, PA, USA : Association for Computational Linguistics, 2023. http://dx.doi.org/10.18653/v1/2023.bionlp-1.2.
Texte intégralDordiuk, Vladislav, Ekaterina Demicheva, Fernando Polanco Espino et Konstantin Ushenin. « Natural language processing for clusterization of genes according to their functions ». Dans 2022 Ural-Siberian Conference on Computational Technologies in Cognitive Science, Genomics and Biomedicine (CSGB). IEEE, 2022. http://dx.doi.org/10.1109/csgb56354.2022.9865330.
Texte intégralCahyawijaya, Samuel, Tiezheng Yu, Zihan Liu, Xiaopu Zhou, Tze Wing Tiffany Mak, Yuk Yu Nancy Ip et Pascale Fung. « SNP2Vec : Scalable Self-Supervised Pre-Training for Genome-Wide Association Study ». Dans Proceedings of the 21st Workshop on Biomedical Language Processing. Stroudsburg, PA, USA : Association for Computational Linguistics, 2022. http://dx.doi.org/10.18653/v1/2022.bionlp-1.14.
Texte intégralMansouri Ghiasi, Nika, Jisung Park, Harun Mustafa, Jeremie Kim, Ataberk Olgun, Arvid Gollwitzer, Damla Senol Cali et al. « GenStore : a high-performance in-storage processing system for genome sequence analysis ». Dans ASPLOS '22 : 27th ACM International Conference on Architectural Support for Programming Languages and Operating Systems. New York, NY, USA : ACM, 2022. http://dx.doi.org/10.1145/3503222.3507702.
Texte intégralGrechkin, Maxim, Hoifung Poon et Bill Howe. « EZLearn : Exploiting Organic Supervision in Automated Data Annotation ». Dans Twenty-Seventh International Joint Conference on Artificial Intelligence {IJCAI-18}. California : International Joint Conferences on Artificial Intelligence Organization, 2018. http://dx.doi.org/10.24963/ijcai.2018/568.
Texte intégral