Detalles de la búsqueda
1.
GraphTGI: an attention-based graph embedding model for predicting TF-target gene interactions.
Brief Bioinform
; 23(3)2022 05 13.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-35511108
2.
iGRLDTI: an improved graph representation learning method for predicting drug-target interactions over heterogeneous biological information network.
Bioinformatics
; 39(8)2023 08 01.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-37505483
3.
Knowledge graph embedding for profiling the interaction between transcription factors and their target genes.
PLoS Comput Biol
; 19(6): e1011207, 2023 Jun.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-37339154
4.
GKLOMLI: a link prediction model for inferring miRNA-lncRNA interactions by using Gaussian kernel-based method on network profile and linear optimization algorithm.
BMC Bioinformatics
; 24(1): 188, 2023 May 08.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-37158823
5.
A survey on computational models for predicting protein-protein interactions.
Brief Bioinform
; 22(5)2021 09 02.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-33693513
6.
SGANRDA: semi-supervised generative adversarial networks for predicting circRNA-disease associations.
Brief Bioinform
; 22(5)2021 09 02.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-33734296
7.
Predicting microRNA-disease associations from lncRNA-microRNA interactions via Multiview Multitask Learning.
Brief Bioinform
; 22(3)2021 05 20.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-32633319
8.
Heterogeneous graph embedding model for predicting interactions between TF and target gene.
Bioinformatics
; 38(9): 2554-2560, 2022 04 28.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-35266510
9.
Robust and accurate prediction of self-interacting proteins from protein sequence information by exploiting weighted sparse representation based classifier.
BMC Bioinformatics
; 23(Suppl 7): 518, 2022 Dec 01.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-36457083
10.
GBDR: a Bayesian model for precise prediction of pathogenic microorganisms using 16S rRNA gene sequences.
BMC Genomics
; 22(Suppl 1): 916, 2022 Mar 16.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-35296232
11.
Graph convolution for predicting associations between miRNA and drug resistance.
Bioinformatics
; 36(3): 851-858, 2020 02 01.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-31397851
12.
An efficient approach based on multi-sources information to predict circRNA-disease associations using deep convolutional neural network.
Bioinformatics
; 36(13): 4038-4046, 2020 07 01.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-31793982
13.
GCNCDA: A new method for predicting circRNA-disease associations based on Graph Convolutional Network Algorithm.
PLoS Comput Biol
; 16(5): e1007568, 2020 05.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-32433655
14.
iCDA-CGR: Identification of circRNA-disease associations based on Chaos Game Representation.
PLoS Comput Biol
; 16(5): e1007872, 2020 05.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-32421715
15.
Learning from low-rank multimodal representations for predicting disease-drug associations.
BMC Med Inform Decis Mak
; 21(Suppl 1): 308, 2021 11 04.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-34736437
16.
LNRLMI: Linear neighbour representation for predicting lncRNA-miRNA interactions.
J Cell Mol Med
; 24(1): 79-87, 2020 01.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-31568653
17.
Constructing prediction models from expression profiles for large scale lncRNA-miRNA interaction profiling.
Bioinformatics
; 34(5): 812-819, 2018 03 01.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-29069317
18.
Predicting drug-disease associations via sigmoid kernel-based convolutional neural networks.
J Transl Med
; 17(1): 382, 2019 11 20.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-31747915
19.
Drug-Target Interaction Prediction Based on Drug Fingerprint Information and Protein Sequence.
Molecules
; 24(16)2019 Aug 19.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-31430892
20.
A novel approach based on KATZ measure to predict associations of human microbiota with non-infectious diseases.
Bioinformatics
; 33(5): 733-739, 2017 03 01.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-28025197