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2018年第22届RECOMB：法国巴黎

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本杰明·拉斐尔:
计算分子生物学研究——第22届国际年会，RECOMB 2018，巴黎，法国，2018年4月21日至24日，会议记录。计算机科学课堂讲稿10812,施普林格 2018，国际标准图书编号978-3-319-89928-2
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安东·班奇维奇,帕维尔·A·佩夫兹纳:
长阅读可以准确估计宏基因组的复杂性。 1-20
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Shounak Chakraborty公司,斯特凡·坎扎尔,托比亚斯·马绍尔,马塞尔·舒尔茨:
染色体分型：从NOMe测序数据重建核小体轮廓。 21-36
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阿里·易卜拉欣布尔,阿卡什·什雷斯塔,阿里·谢里菲·扎奇,苏珊娜·雷尼克·加拉赫,苏莱曼·森克·萨赫纳尔普,哈米德雷扎·奇萨兹:
GTED：图形遍历编辑距离。 37-53
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西里尔·加利钦,皮埃尔·让·贝尔特兰,伊莱娜·克里斯蒂,奥尔加·维泰克:
过氧化物酶体动力学的统计推断。 54-74
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弗朗西斯卡·格特勒,斯特凡·索布里格,Tilo Wettig公司,彼得·欧夫纳,Rainer Spang公司,迈克尔·阿尔滕布辛格:
数字组织反褶积的损失函数学习。 75-89
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泰勒·A·约瑟夫,Itsik Pe洱:
从古代DNA推断人口结构。 90-104
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安娜·库奥斯曼,托皮·帕维莱宁,特拉维斯·加吉,Rayan Chikhi公司,亚历山大·托梅斯库,维利·梅基宁:
使用最小路径覆盖来促进DAG上的动态编程：扩展的共线链接。 105-121
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盖瑞·拉尔森,杰弗里·索恩,斯科特·施密德勒:
蛋白质进化推理中的依赖建模。 122-137
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李素军,亚历克斯·德库西,海旭汤:
用串联质谱法对新肽进行约束从头测序。 138-153
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亚伦·奥伦斯坦:
反向Bruijn：利用反向肽合成覆盖所有氨基酸k-mers。 154-166
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塞巴斯蒂安·罗奇,王坤（Kun-Chieh Wang）:
扭曲度量的循环网络。 167-176
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安托万·索莱,Jean-Marc斯特亚特,Jérôme瓦尔德斯普尔:
嵌套的2级交叉验证集成学习管道表明，酿酒酵母中的串扰snoRNA-mRNA相互作用受到了负面压力。 177-193
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尤里·斯维尔科夫,Yi-Hsuan Ho先生,奥黛丽·P·加斯赫,马克·克雷文:
特定于上下文的嵌套效果模型。 194-210
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Sharma V.Thankachan公司,柴塔尼亚·阿鲁鲁,斯里拉姆·乔卡林加姆,斯里尼瓦斯·阿鲁鲁:
有界编辑下近似匹配算法框架及其在序列分析中的应用。 211-224
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周哲敏,尼娜·卢曼,纳比尔·法里德·阿利坎,克里斯托弗·昆斯,马克·阿奇塔曼:
利用代表性参考基因组从宏基因组测序中准确重建微生物菌株。 225-240

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梅赫达德·巴赫蒂亚里,莎罗娜·什莱泽尔·布尔科,梅丽莎·金姆雷克,维卡斯·班萨尔,维尼特·巴夫纳:
用AdVNTR对可变数目串联重复序列进行靶向基因分型。 243-244
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特里斯坦·贝普勒,安德鲁·莫琳,亚历克斯·J·诺布尔,朱莉娅·布拉什,劳伦斯·夏皮罗,邦妮·伯杰:
用于低温电子显微照片中粒子拾取的正无标记卷积神经网络。 245-247
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埃杜亚德发动机盖,巴维尔·扎泽夫斯基,弗洛里安·西科拉:
设计RNA二级结构很困难。 248-250
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赵贤勋,邦妮·伯杰,简鹏:
超大规模单细胞数据的广义可视化。 251-253
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吉斯兰·杜里夫,劳伦特·莫多洛,杰夫·莫尔德,索菲·兰伯特-拉克罗瓦,弗兰克·皮卡德:
单细胞表达数据分析的概率计数矩阵分解。 254-255
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斯特凡·哈默,亚恩·蓬蒂,王伟（音译）,塞巴斯蒂安·威尔:
多靶结构RNA设计的固定参数可追踪采样。 256-258
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林·休恩,费雷杜恩·霍莫兹迪亚里:
结构变异对基因组结构的贡献：TAD融合的发现和排序。 259-260
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米哈伊尔·科尔莫戈罗夫,杰弗里·袁,于林,帕维尔·A·佩夫兹纳:
使用重复图汇编容易出错的长读数。 261-262
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马克·D·M·雷瑟森,杰森·范,安东尼·坎尼斯特拉,英巴油炸,蒂姆·林,托马斯·沙夫纳,马克·克罗维拉,本杰明·赫斯科特:
集成序列和网络结构的多光谱功能嵌入。 263-265
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罗云南（Yunan Luo）,马建柱,杨柳,青叶,伊德克,简鹏:
用深度神经网络破译信号特异性。 266-268
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塞勒姆·马利基奇,凯萨琳娜·扬,凯珀斯,苏莱曼·森克·萨赫纳尔普,尼科·比伦文克尔:
从单细胞和批量测序数据综合推断亚克隆肿瘤的进化。 269-270
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普拉桑特·潘迪,阿莫达雷西的命运,迈克尔·本德,迈克尔·费德曼,罗伯·约翰逊,罗伯·帕特罗:
螳螂：一种快速、小型和精确的大尺度序列搜索索引。 271-273
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埃利奥·拉赫曼尼,雷格夫·施韦格,Saharon Rosset公司,斯里拉姆·桑卡拉拉曼,埃兰·哈尔佩林:
张量成分分析检测表观遗传学研究中的细胞类型特异性关联。 274-275
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沙哈布·萨尔马什吉,克里斯汀·博曼,M.托马斯P.吉尔伯特,维尼特·巴夫纳,西瓦什·米拉拉布:
使用基因组皮肤进行无组装和无比对的样品鉴定。 276-277
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丽贝卡·萨托·巴索,多里特·霍奇鲍姆,法比奥·范丁:
发现癌症中具有互补功能关联的变化的有效算法。 278-279
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阿里亚·沙吉,易卜拉欣·努马纳吉奇,邦妮·伯杰:
用于调整条形码短线的潜在变量模型改进了下游分析。 280-282
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达娜·西尔弗布什,西蒙娜·克里斯蒂,加利·亚诺维奇,塔玛·盖革,尼科·比伦文克尔,罗德·沙兰:
ModulOmics：整合多组数据以识别癌症驱动因素模块。 283-284
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Jochen Singer公司,凯珀斯,凯萨琳娜·扬,尼科·比伦文克尔:
SCIΦ：通过系统发育推断进行单细胞突变鉴定。 285-286
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王一杰,扬·霍因卡,彼得罗·斯威德斯基,特蕾莎·M·普尔兹蒂卡:
AptaBlocks:加速基于RNA的药物递送系统的设计。 287-288
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岳武,埃利亚扎·埃斯金,斯里拉姆·桑卡拉拉曼:
简要统计插补的统一框架。 289-290
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山田内美,威廉·K·M·赖,尼娜·法雷尔,B.富兰克林·普格,肖恩·马霍尼:
ChIP-Exo数据中蛋白质-DNA结合事件亚型的特征。 291-292
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杨扬,顾泉泉,佐佐木隆彦,朱莉安娜·克里维洛,雷切尔·奥尼尔,大卫·M·吉尔伯特,马健（Jian Ma）:
用于比较多谱功能基因组数据的连续追踪概率模型。 293-294
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周天明,王盛（Sheng Wang）,徐金波:
深度学习揭示了比直接耦合分析更多的蛋白质间残余物残留接触。 295-296

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