Detalles de la búsqueda
1.
H2Opred: a robust and efficient hybrid deep learning model for predicting 2'-O-methylation sites in human RNA.
Brief Bioinform
; 25(1)2023 11 22.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-38180830
2.
Advancing the accuracy of SARS-CoV-2 phosphorylation site detection via meta-learning approach.
Brief Bioinform
; 25(1)2023 11 22.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-38058187
3.
SiameseCPP: a sequence-based Siamese network to predict cell-penetrating peptides by contrastive learning.
Brief Bioinform
; 24(1)2023 01 19.
Artículo
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| MEDLINE | ID: mdl-36562719
4.
MLm5C: A high-precision human RNA 5-methylcytosine sites predictor based on a combination of hybrid machine learning models.
Methods
; 227: 37-47, 2024 Jul.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-38729455
5.
Computational prediction of phosphorylation sites of SARS-CoV-2 infection using feature fusion and optimization strategies.
Methods
; 229: 1-8, 2024 May 18.
Artículo
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| MEDLINE | ID: mdl-38768932
6.
iACVP: markedly enhanced identification of anti-coronavirus peptides using a dataset-specific word2vec model.
Brief Bioinform
; 23(4)2022 07 18.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-35772910
7.
Comparative analysis of machine learning-based approaches for identifying therapeutic peptides targeting SARS-CoV-2.
Brief Bioinform
; 23(1)2022 01 17.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-34595489
8.
STALLION: a stacking-based ensemble learning framework for prokaryotic lysine acetylation site prediction.
Brief Bioinform
; 23(1)2022 01 17.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-34532736
9.
TACOS: a novel approach for accurate prediction of cell-specific long noncoding RNAs subcellular localization.
Brief Bioinform
; 23(4)2022 07 18.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-35753698
10.
Accelerating bioactive peptide discovery via mutual information-based meta-learning.
Brief Bioinform
; 23(1)2022 01 17.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-34882225
11.
VirPipe: an easy-to-use and customizable pipeline for detecting viral genomes from Nanopore sequencing.
Bioinformatics
; 39(5)2023 05 04.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-37129547
12.
A comprehensive revisit of the machine-learning tools developed for the identification of enhancers in the human genome.
Proteomics
; 23(13-14): e2200409, 2023 Jul.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-37021401
13.
Integrative machine learning framework for the identification of cell-specific enhancers from the human genome.
Brief Bioinform
; 22(6)2021 11 05.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-34226917
14.
StackIL6: a stacking ensemble model for improving the prediction of IL-6 inducing peptides.
Brief Bioinform
; 22(6)2021 11 05.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-33963832
15.
Computational prediction of species-specific yeast DNA replication origin via iterative feature representation.
Brief Bioinform
; 22(4)2021 07 20.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-33232970
16.
Computational prediction and interpretation of cell-specific replication origin sites from multiple eukaryotes by exploiting stacking framework.
Brief Bioinform
; 22(4)2021 07 20.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-33152766
17.
Meta-i6mA: an interspecies predictor for identifying DNA N6-methyladenine sites of plant genomes by exploiting informative features in an integrative machine-learning framework.
Brief Bioinform
; 22(3)2021 05 20.
Artículo
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| MEDLINE | ID: mdl-32910169
18.
NeuroPred-FRL: an interpretable prediction model for identifying neuropeptide using feature representation learning.
Brief Bioinform
; 22(6)2021 11 05.
Artículo
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| MEDLINE | ID: mdl-33975333
19.
StackDPPIV: A novel computational approach for accurate prediction of dipeptidyl peptidase IV (DPP-IV) inhibitory peptides.
Methods
; 204: 189-198, 2022 08.
Artículo
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| MEDLINE | ID: mdl-34883239
20.
Deepm5C: A deep-learning-based hybrid framework for identifying human RNA N5-methylcytosine sites using a stacking strategy.
Mol Ther
; 30(8): 2856-2867, 2022 08 03.
Artículo
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| MEDLINE | ID: mdl-35526094