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2020年第24次重建：意大利帕多瓦

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拉塞尔·施瓦茨:
计算分子生物学研究——第24届国际年会，RECOMB 2020，意大利帕多瓦，2020年5月10日至13日，会议记录。计算机科学课堂讲稿12074,施普林格 2020，国际标准图书编号978-3-030-45256-8

扩展摘要

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伦纳德·博恩卡·佩尔（Leonard Bohnenkämper）,玛丽亚·D·V·布拉加,丹尼尔·多尔,延斯·斯托耶:
计算自然基因组的重排距离。 3-18
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卡姆兰·加塞迪·迪扎吉,魏晨,亨黄（Heng Huang）:
用于基因表达推断的深度大尺度多任务学习网络。 19-36
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巴里斯·埃基姆,邦妮·伯杰,亚伦·奥伦斯坦:
一种有效查找近最优通用命中集的随机并行算法。 37-53
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克里斯汀·埃默里,赛曼德·哈萨姆,威廉·斯塔福德·诺布尔,乌里·凯奇:
基于多竞争的FDR控制及其在肽检测中的应用。 54-71
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宋伟歌,王浩翰,阿米尔·阿拉维,埃里克·P·兴,齐夫·巴尔·约瑟夫:
单细胞RNA-seq数据的监督对手比对。 72-87
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郭玉芝,吴嘉祥,马合欢,王盛（Sheng Wang）,黄俊洲:
打包MSA学习：通过深度学习增强低质量PSSM，以实现准确的蛋白质结构特性预测。 88-103
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佩绍·伊万诺夫,本杰明·比切尔,哈伦·穆斯塔法,安德烈·卡莱斯,Gunnar Rätsch公司,马丁·T·韦切夫:
AStarix：快速优化序列图对齐。 104-119
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布兰登·莱格里德,艾琳·K·莫洛伊,坦迪·J·沃诺,塞巴斯蒂安·罗奇:
基因重复和丢失下物种树的多项式时间统计估计。 120-135
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斯内哈·米特拉,钟建玲,大卫·M·麦克阿尔宾,亚历山大·哈丁克:
RoboCOP：多变量状态空间模型，整合表观基因组可及性数据以解释基因组宽染色质占有率。 136-151
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阿马图·拉赫曼,保罗·梅德韦杰夫:
使用谱保留字符串集表示k-mer集。 152-168
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马修·雷纳,乌瑟萨夫·奇特拉,丽贝卡·埃利亚诺,本杰明·拉斐尔:
NetMix:一种用于改变子网络的减少偏差估计的网络结构混合模型。 169-185
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罗曼·萨拉辛·根德伦,华亭瑶,弗拉基米尔·莱因哈兹,卡洛斯·奥利弗,亚恩·蓬蒂,杰罗姆·沃尔迪斯普:
结构上下文的随机采样提高了RNA 3D模块识别的可扩展性和准确性。 186-201
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郑宏宇,卡尔·金斯福德,纪尧姆·马尔塞斯:
通过具有短剩余路径长度的小型通用命中集的低密度选择方案。 202-217

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Jasmijn A.Baaijens公司,利恩·斯托吉,亚历山大·舍恩赫特:
使用流动变异图从混合样本中进行基因组的应变感知组装。 221-222
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塔沃·Z·巴哈拉夫,戈文达·M·卡马特,大卫·谢霆锋,伊兰震惊:
谱雅卡德相似性：估计两两序列比对的新方法。 223-225
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安东·班奇维奇,帕维尔·A·佩夫兹纳:
MosaicFlye：使用长读取解决长的马赛克重复。 226-228
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尼科·博格斯米勒,何塞·博内特,弗朗西斯科·马拉斯,阿贝尔·冈萨雷斯-佩雷斯,努里亚·洛佩斯·比加斯,尼科·比伦文克尔:
单细胞突变谱的贝叶斯非参数聚类。 229-230
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Jannis出生,马蒂奥·马尼卡,阿里·奥斯科伊,乔里斯·卡多,玛丽亚·罗德里格斯·马丁内斯:
帕克曼^右心室：通过强化学习从转录组数据中设计抗癌药物。 231-233
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Aritra玻色,迈森·C·伯奇,阿格尼瓦·乔杜里,佩里斯特拉·帕斯丘,Petros Drineas公司:
CluStrat:一种基于结构的人口分层聚类策略。 234-236
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纳达夫·布兰德斯,内森·利尼尔,米查尔·利尼尔:
PWAS：蛋白质组侧面关联研究。 237-239
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克里斯塔·卡吉亚诺,芭芭拉·塞洛纳,弗勒·加顿,乔尔·梅福德,布兰恩·布莱克,凯瑟琳·洛门·霍斯,安德鲁·达尔,诺亚·扎特伦:
从无细胞DNA的表观序列估计细胞类型退化速率。 240-242
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吉泽姆·凯拉克,A.埃库门特·切克:
Potpourri：一种通过多样SNP选择的上位性测试优先级算法。 243-244
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Cho Hyunghoon先生,肖恩·西蒙斯,赖安·金姆,邦妮·伯杰:
隐私保护生物医学数据库查询与最佳隐私效用权衡。 245-247
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超高,约书亚·D·韦尔奇:
使用在线学习从单细胞数据中迭代精化细胞身份。 248-250
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鲍里斯拉夫·赫里斯托夫,伯纳德·夏泽尔,莫娜·辛格:
结合先前信息和新信息识别疾病基因的引导网络传播方法。 251-252
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鲁斯·约翰逊,凯瑟琳·S·伯奇,侯康成,马里奥·帕西乌克,博格丹·帕萨尼乌克,斯里拉姆·桑卡拉拉曼:
复杂性状区域多态性的可扩展估计方法。 253-254
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泰勒·A·约瑟夫,艾米·帕萨卡,Itsik Pe洱:
从纵向计数数据中高效准确地推断微生物轨迹。 255-256
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内森·拉皮埃尔,科迪·塔拉斯卡,黄海伦,何罗斯玛丽,法哈德·霍莫兹迪亚里,埃利亚扎·埃斯金:
通过多项研究的精细映射识别因果变异。 257-258
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李书亚,方平丸,《汉套书》,陶江,丹·赵,曾建阳:
MONN：预测化合物和蛋白质之间成对非价相互作用和结合亲和力的多目标神经网络。 259-260
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罗云南（Yunan Luo）,林沃（Lam Vo）,韩天鼎,苏玉凤,杨柳,韦斯利·魏谦,赵惠民,简鹏:
蛋白质工程的进化上下文集成深序列建模。 261-263
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Uyen Mai公司,西瓦什·米拉拉布:
对数转换改进了系统发育的年代测定。 264-265
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布鲁克斯·佩奇,詹姆斯·贝尔,奥雷连·贝莱,阿德里亚·加斯科恩,达芙妮·伊泽尔:
从遗传风险评分重建私人基因组数据库中的基因型。 266-268
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阿赫桑·萨纳乌拉,德贵之,张绍杰:
d-PBWT：动态位置Burrows-Wheeler变换。 269-270
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伊泰·萨森,陈月喜,马克·D·M·雷瑟森,罗德·沙兰:
基于稀疏变异数据的特征发现混合模型。 271-272
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格里特·萨塔斯,西蒙·扎卡里亚,杰弗里·蒙,本杰明·拉斐尔:
具有拷贝数约束突变损失的单细胞肿瘤系统发育推断。 273
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王一杰,贾斯汀·M·费尔,伊莎贝拉·伯杰,汉诺·李,布莱恩-奥利弗,特蕾莎·M·普日提卡:
整合生物模型和推荐系统重建基因调控网络。 274-275
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张若池,马健（Jian Ma）:
用超图表示学习探索多途径染色质相互作用。 276-277

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