Algorithms that organisms search genes de novo
Algorithms that organisms search genes de novo
生物体从头搜索基因的算法
批准号：
18H03335
负责人：
Yada Tetsushi
金额：
$10.98万
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
财政年份：
2018
资助国家：
日本
项目状态：
已结题
起止时间：
2018-04-01 至 2023-03-31
中文摘要
翻译
点击翻译按钮获取中文摘要
英文摘要
期刊论文(0)
专著(0)
科研奖励(0)
会议论文
登录
查看更多内容
DOI：
10.1186/s12864-024-10669-5
发表时间：
2024-09-05
期刊：
BMC GENOMICS
影响因子：
4.4
作者：
[Yada，Tetsushi, Taniguchi，Takeaki]
通讯作者：
Taniguchi，Takeaki
Does existance of intron increase birth rate of de novo gene?
内含子的存在会增加de novo基因的出生率吗？
内含子的存在会增加de novo基因的出生率吗？
DOI：
--
发表时间：
2019
期刊：
影响因子：
--
作者：
[Keisuke Ando, Tetsushi Yada]
通讯作者：
Tetsushi Yada
低次のk-merの出現頻度を用いてRNA配列中のコーディングsmORFを発見する
使用低阶 k 聚体频率发现 RNA 序列中的编码 smORF
使用低阶 k 聚体频率发现 RNA 序列中的编码 smORF
DOI：
--
发表时间：
2021
期刊：
影响因子：
--
作者：
[矢田哲士, 佐藤巽]
通讯作者：
佐藤巽
Genome sequence alignment
基因组序列比对
基因组序列比对
DOI：
--
发表时间：
2019
期刊：
Encyclopedia of Bioinformatics and Computational Biology (Gaeta B, Nakai K, ed.)
影响因子：
--
作者：
[Yada T]
通讯作者：
Yada T
Prediction of human protein-coding smORFs using k-mer based machine learning
使用基于 k-mer 的机器学习预测人类蛋白质编码 smORF
使用基于 k-mer 的机器学习预测人类蛋白质编码 smORF
DOI：
--
发表时间：
2021
期刊：
影响因子：
--
作者：
[Sato T, Yada T]
通讯作者：
Yada T
共 6 条
Systematic discovery of short peptide coding ORFs in the human genomes
-
批准号：17K19565
-
项目类别：Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
-
资助金额：$4.16万
-
财政年份：2017
-
负责人：Yada Tetsushi
-
依托单位：
Bioinformatics analysis reveals a putative scenario for de novo origination of genes
-
批准号：25640112
-
项目类别：Grant-in-Aid for Challenging Exploratory Research
-
资助金额：$2.5万
-
财政年份：2013
-
负责人：Yada Tetsushi
-
依托单位：