Detalles de la búsqueda
1.
PlantBind: an attention-based multi-label neural network for predicting plant transcription factor binding sites.
Brief Bioinform
; 23(6)2022 11 19.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-36155619
2.
MiRLoc: predicting miRNA subcellular localization by incorporating miRNA-mRNA interactions and mRNA subcellular localization.
Brief Bioinform
; 23(2)2022 03 10.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-35183063
3.
Adapt-Kcr: a novel deep learning framework for accurate prediction of lysine crotonylation sites based on learning embedding features and attention architecture.
Brief Bioinform
; 23(2)2022 03 10.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-35189635
4.
Predicting the structure of unexplored novel fentanyl analogues by deep learning model.
Brief Bioinform
; 23(6)2022 11 19.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-36184256
5.
NcPath: a novel platform for visualization and enrichment analysis of human non-coding RNA and KEGG signaling pathways.
Bioinformatics
; 39(1)2023 01 01.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-36525367
6.
LRBmat: A novel gut microbial interaction and individual heterogeneity inference method for colorectal cancer.
J Theor Biol
; 571: 111538, 2023 08 21.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-37257720
7.
miR+Pathway: the integration and visualization of miRNA and KEGG pathways.
Brief Bioinform
; 21(2): 699-708, 2020 03 23.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-30649247
8.
Deep6mA: A deep learning framework for exploring similar patterns in DNA N6-methyladenine sites across different species.
PLoS Comput Biol
; 17(2): e1008767, 2021 02.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-33600435
9.
Mining influential genes based on deep learning.
BMC Bioinformatics
; 22(1): 27, 2021 Jan 22.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-33482718
10.
MM-6mAPred: identifying DNA N6-methyladenine sites based on Markov model.
Bioinformatics
; 36(2): 388-392, 2020 01 15.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-31297537
11.
SOMM4mC: a second-order Markov model for DNA N4-methylcytosine site prediction in six species.
Bioinformatics
; 36(14): 4103-4105, 2020 08 15.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-32413127
12.
Discovering the 'Dark matters' in expression data of miRNA based on the miRNA-mRNA and miRNA-lncRNA networks.
BMC Bioinformatics
; 19(1): 379, 2018 Oct 16.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-30326837
13.
Exploring Novel Fentanyl Analogues Using a Graph-Based Transformer Model.
Interdiscip Sci
; 2024 Apr 29.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-38683279
14.
Pathway-Based Personalized Analysis of Pan-Cancer Transcriptomic Data.
Biomedicines
; 9(11)2021 Oct 20.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-34829731
15.
Identifying RNA N6-Methyladenine Sites in Three Species Based on a Markov Model.
Front Genet
; 12: 650803, 2021.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-33815484
16.
EpiMOGA: An Epistasis Detection Method Based on a Multi-Objective Genetic Algorithm.
Genes (Basel)
; 12(2)2021 01 28.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-33525573
17.
SPMLMI: predicting lncRNA-miRNA interactions in humans using a structural perturbation method.
PeerJ
; 9: e11426, 2021.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-34055486
18.
Personalized analysis of breast cancer using sample-specific networks.
PeerJ
; 8: e9161, 2020.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-32461838
19.
Revealing Prognosis-Related Pathways at the Individual Level by a Comprehensive Analysis of Different Cancer Transcription Data.
Genes (Basel)
; 11(11)2020 10 29.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-33138076
20.
Discovering Cancer-Related miRNAs from miRNA-Target Interactions by Support Vector Machines.
Mol Ther Nucleic Acids
; 19: 1423-1433, 2020 Mar 06.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-32160711