Creación de una mejor IA con datos genómicos funcionales de alta resolución

Ci Chu en Xaira explora nuevos enfoques para generar conjuntos de datos de perturbación de células individuales a gran escala que superen desafíos clave en el rendimiento, la variabilidad y los efectos en los lotes.

Dr. Ci Chu
Presentado por
Dr. Ci Chu
Dr. Ci Chu
Vicepresidente, Descubrimiento Temprano, Xaira

Cubierto en este seminario web
Conozca la aplicación y las limitaciones de los métodos de generación de datos de perturbación y cómo superar estos cuellos de botella para permitir un perfil transcriptómico de células individuales escalable y de alta calidad
Explore las características de FiCS Perturb-seq y el conjunto de datos X-Atlas/Orion y cómo forman un recurso para la formación de modelos de bases biológicas
Descubra cómo los efectos genéticos dependientes de la dosis, capturados a través de la abundancia de ARN de una sola guía, mejoran la capacidad predictiva de los modelos de IA en genómica funcional y optimización de secuencias

Los resultados son específicos de la institución en la que se han obtenido y pueden no reflejar los resultados que puedan obtenerse en otras instituciones.

Solo para uso en investigación, no diseñado para su uso en procedimientos diagnósticos.

 

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