Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "bioinformatic analysis" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
The crosstalk between splicing of protein-coding genes and processing of microRNAs located within their introns
Autorzy:
Skorupa, K.
Sobkowiak, L.
Jarmolowski, A.
Szweykowska-Kulinska, Z.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/80242.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
conference
splicing
protein-coding gene
processing
microRNA
biogenesis
non-coding RNA
intron
bioinformatic analysis
protein complex
Źródło:
BioTechnologia. Journal of Biotechnology Computational Biology and Bionanotechnology; 2013, 94, 3
0860-7796
Pojawia się w:
BioTechnologia. Journal of Biotechnology Computational Biology and Bionanotechnology
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Automatic detection and counting of platelets in microscopic image
Autorzy:
Burduk, R.
Krawczyk, B.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/333065.pdf
Data publikacji:
2010
Wydawca:
Uniwersytet Śląski. Wydział Informatyki i Nauki o Materiałach. Instytut Informatyki. Zakład Systemów Komputerowych
Tematy:
rozpoznawanie wzorców
nauczanie maszynowe
analiza obrazu
pattern recognition
bioinformatic
machine learning
image analysis
platelet
Opis:
In this paper we present a machine learning-based approach for detecting platelet cells in microscopic smear images. Counting how many platelets appeared in each smear image is one of the basic tasks done in many laboratories. In many cases this is still done by a human — laboratory technician. Due to very small size and often great quantity of those cells, precise estimating of the number of platelets is not a trivial task. As in all man-dependent problems the whole process is very sensitive to errors, time-consuming and its accuracy is limited by human perception. We propose alternative, fully automatic solution that is free of those drawbacks. Our idea is based on the combination of techniques driven from two fields of modern computer science: the image analysis and pattern recognition ⁄ machine learning. It not only reduces the error rate, but, what is more important, also decreases the time needed for each smear image analysis. The obtained results are very satisfying and our solution is more precise than estimation based on human perception. This will improve the quality of laboratory work and allow to save time that can be spent on other important tasks.
Źródło:
Journal of Medical Informatics & Technologies; 2010, 16; 173-178
1642-6037
Pojawia się w:
Journal of Medical Informatics & Technologies
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-2 z 2

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies