Inferring stochastic dynamics with growth from cross-sectional data
Fuente:
arXiv
Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | Zhang, Stephen, Maddu, Suryanarayana, Qiu, Xiaojie, Chardès, Victor |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2025
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
Inferring biological processes with intrinsic noise from cross-sectional data
von: Maddu, Suryanarayana, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Maddu, Suryanarayana, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Random Matrix Theory-guided sparse PCA for single-cell RNA-seq data
von: Chardès, Victor
Veröffentlicht: (2025)
von: Chardès, Victor
Veröffentlicht: (2025)
Learning biophysical models of gene regulation with probability flow matching
von: Maddu, Suryanarayana, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Maddu, Suryanarayana, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Integrating Dynamical Systems Modeling with Spatiotemporal scRNA-seq Data Analysis
von: Zhang, Zhenyi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhang, Zhenyi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Machine learning approaches for interpretable antibody property prediction using structural data
von: Michalewicz, Kevin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Michalewicz, Kevin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
adabmDCA 2.0 -- a flexible but easy-to-use package for Direct Coupling Analysis
von: Rosset, Lorenzo, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Rosset, Lorenzo, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Protein generation with embedding learning for motif diversification
von: Michalewicz, Kevin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Michalewicz, Kevin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
The Dissipation Theory of Aging: A Quantitative Analysis Using a Cellular Aging Map
von: Khodaee, Farhan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Khodaee, Farhan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Enhancing Swarms Durability to Threats via Graph Signal Processing and GNN-based Generative Modeling
von: Karin, Jonathan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Karin, Jonathan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Mass Balance Approximation of Unfolding Improves Potential-Like Methods for Protein Stability Predictions
von: Rossi, Ivan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Rossi, Ivan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Loop-Diffusion: an equivariant diffusion model for designing and scoring protein loops
von: Borisiak, Kevin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Borisiak, Kevin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Inferring the dynamics of underdamped stochastic systems
von: Brückner, David B., et al.
Veröffentlicht: (2020)
von: Brückner, David B., et al.
Veröffentlicht: (2020)
Inference of dynamical gene regulatory networks from single-cell data with physics informed neural networks
von: Mircea, Maria, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Mircea, Maria, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Explainable Deep Learning Framework for SERS Bio-quantification
von: Zaki, Jihan K., et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zaki, Jihan K., et al.
Veröffentlicht: (2024)
Learning noisy tissue dynamics across time scales
von: Han, Ming, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Han, Ming, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Nonlinear memory in cell division dynamics across species
von: Zhang, Shijie, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zhang, Shijie, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Adaptive cross-country optimisation strategies in thermal soaring birds
von: Keskin, Göksel, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Keskin, Göksel, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Predicting Soil Macronutrient Levels: A Machine Learning Approach Models Trained on pH, Conductivity, and Average Power of Acid-Base Solutions
von: Kumar, Mridul, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Kumar, Mridul, et al.
Veröffentlicht: (2025)
AI-powered simulation-based inference of a genuinely spatial-stochastic model of early mouse embryogenesis
von: Ramirez-Sierra, Michael A., et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Ramirez-Sierra, Michael A., et al.
Veröffentlicht: (2024)
Inferring processes within dynamic forest models using hybrid modeling
von: Pichler, Maximilian, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Pichler, Maximilian, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Inferring the time-varying coupling of dynamical systems with temporal convolutional autoencoders
von: Calderon, Josuan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Calderon, Josuan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Mapping gene expression dynamics to developmental phenotypes with information entropy analysis
von: Ansbacher, Ben, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Ansbacher, Ben, et al.
Veröffentlicht: (2025)
A control theoretical approach to gene regulation raises quantitative constraints for dynamic homeostasis in stochastic gene expression
von: Giovanini, Guilherme, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Giovanini, Guilherme, et al.
Veröffentlicht: (2025)
bioSBM: a random graph model to integrate epigenomic data in chromatin structure prediction
von: Zhang, Alex Chen Yi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zhang, Alex Chen Yi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
ConfRover: Simultaneous Modeling of Protein Conformation and Dynamics via Autoregression
von: Shen, Yuning, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Shen, Yuning, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Global graph features unveiled by unsupervised geometric deep learning
von: Granfors, Mirja, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Granfors, Mirja, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Scalable Spatio-Temporal SE(3) Diffusion for Long-Horizon Protein Dynamics
von: Shoghi, Nima, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Shoghi, Nima, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Toward more accurate and generalizable brain deformation estimators for traumatic brain injury detection with unsupervised domain adaptation
von: Zhan, Xianghao, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Zhan, Xianghao, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Thermal Stress Disrupts Symbiotic Fluid Dynamics in Bobtail Squid
von: Williams, Stephen, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Williams, Stephen, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Decoding Neuronal Networks: A Reservoir Computing Approach for Predicting Connectivity and Functionality
von: Auslender, Ilya, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Auslender, Ilya, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Learning stochastic dynamics from snapshots through regularized unbalanced optimal transport
von: Zhang, Zhenyi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zhang, Zhenyi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Correlation between Gyral Size, Brain Size, and Head Impact Risk across Mammalian Species
von: Zhang, Nianqin, et al.
Veröffentlicht: (2022)
von: Zhang, Nianqin, et al.
Veröffentlicht: (2022)
Learning minimal representations of stochastic processes with variational autoencoders
von: Fernández-Fernández, Gabriel, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Fernández-Fernández, Gabriel, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Extreme Learning Machine for the Characterization of Anomalous Diffusion from Single Trajectories (AnDi-ELM)
von: Manzo, Carlo
Veröffentlicht: (2021)
von: Manzo, Carlo
Veröffentlicht: (2021)
Reconstruction of three-dimensional shapes of normal and disease-related erythrocytes from partial observations using multi-fidelity neural networks
von: Wen, Haizhou, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Wen, Haizhou, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Double projection for reconstructing dynamical systems: between stochastic and deterministic regimes
von: Sip, Viktor, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Sip, Viktor, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Impact of phylogeny on structural contact inference from protein sequence data
von: Dietler, Nicola, et al.
Veröffentlicht: (2022)
von: Dietler, Nicola, et al.
Veröffentlicht: (2022)
Simulation of snakes using vertical body bending to traverse terrain with large height variation
von: Zhang, Yifeng, et al.
Veröffentlicht: (2022)
von: Zhang, Yifeng, et al.
Veröffentlicht: (2022)
Discovering stochastic dynamical equations from biological time series data
von: Nabeel, Arshed, et al.
Veröffentlicht: (2022)
von: Nabeel, Arshed, et al.
Veröffentlicht: (2022)
Enhanced Spatial Clustering of Single-Molecule Localizations with Graph Neural Networks
von: Pineda, Jesús, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Pineda, Jesús, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Ähnliche Einträge
-
Inferring biological processes with intrinsic noise from cross-sectional data
von: Maddu, Suryanarayana, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Random Matrix Theory-guided sparse PCA for single-cell RNA-seq data
von: Chardès, Victor
Veröffentlicht: (2025) -
Learning biophysical models of gene regulation with probability flow matching
von: Maddu, Suryanarayana, et al.
Veröffentlicht: (2026) -
Integrating Dynamical Systems Modeling with Spatiotemporal scRNA-seq Data Analysis
von: Zhang, Zhenyi, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Machine learning approaches for interpretable antibody property prediction using structural data
von: Michalewicz, Kevin, et al.
Veröffentlicht: (2025)