Detalles de la búsqueda
1.
iSUMO-RsFPN: A predictor for identifying lysine SUMOylation sites based on multi-features and feature pyramid networks.
Anal Biochem
; 687: 115460, 2024 04.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-38191118
2.
iCancer-Pred: A tool for identifying cancer and its type using DNA methylation.
Genomics
; 114(6): 110486, 2022 11.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-36126833
3.
MSEDDI: Multi-Scale Embedding for Predicting Drug-Drug Interaction Events.
Int J Mol Sci
; 24(5)2023 Feb 24.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-36901929
4.
pSuc-EDBAM: Predicting lysine succinylation sites in proteins based on ensemble dense blocks and an attention module.
BMC Bioinformatics
; 23(1): 450, 2022 Oct 31.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-36316638
5.
HGDTI: predicting drug-target interaction by using information aggregation based on heterogeneous graph neural network.
BMC Bioinformatics
; 23(1): 126, 2022 Apr 12.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-35413800
6.
idse-HE: Hybrid embedding graph neural network for drug side effects prediction.
J Biomed Inform
; 131: 104098, 2022 07.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-35636720
7.
DLm6Am: A Deep-Learning-Based Tool for Identifying N6,2'-O-Dimethyladenosine Sites in RNA Sequences.
Int J Mol Sci
; 23(19)2022 Sep 20.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-36232325
8.
Predicting N6-Methyladenosine Sites in Multiple Tissues of Mammals through Ensemble Deep Learning.
Int J Mol Sci
; 23(24)2022 Dec 07.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-36555143
9.
Identifying GPCR-drug interaction based on wordbook learning from sequences.
BMC Bioinformatics
; 21(1): 150, 2020 Apr 20.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-32312232
10.
iRNAD: a computational tool for identifying D modification sites in RNA sequence.
Bioinformatics
; 35(23): 4922-4929, 2019 12 01.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-31077296
11.
iPSW(2L)-PseKNC: A two-layer predictor for identifying promoters and their strength by hybrid features via pseudo K-tuple nucleotide composition.
Genomics
; 111(6): 1785-1793, 2019 12.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-30529532
12.
iPPI-PseAAC(CGR): Identify protein-protein interactions by incorporating chaos game representation into PseAAC.
J Theor Biol
; 460: 195-203, 2019 01 07.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-30312687
13.
Computational Prediction of Ubiquitination Proteins Using Evolutionary Profiles and Functional Domain Annotation.
Curr Genomics
; 20(5): 389-399, 2019 Aug.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-32476995
14.
iKcr-PseEns: Identify lysine crotonylation sites in histone proteins with pseudo components and ensemble classifier.
Genomics
; 110(5): 239-246, 2018 09.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-29107015
15.
MusiteDeep: a deep-learning framework for general and kinase-specific phosphorylation site prediction.
Bioinformatics
; 33(24): 3909-3916, 2017 Dec 15.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-29036382
16.
iPTM-mLys: identifying multiple lysine PTM sites and their different types.
Bioinformatics
; 32(20): 3116-3123, 2016 10 15.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-27334473
17.
pRNAm-PC: Predicting N(6)-methyladenosine sites in RNA sequences via physical-chemical properties.
Anal Biochem
; 497: 60-7, 2016 Mar 15.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-26748145
18.
iCataly-PseAAC: Identification of Enzymes Catalytic Sites Using Sequence Evolution Information with Grey Model GM (2,1).
J Membr Biol
; 248(6): 1033-41, 2015 Dec.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-26077845
19.
iDNA-Methyl: identifying DNA methylation sites via pseudo trinucleotide composition.
Anal Biochem
; 474: 69-77, 2015 Apr 01.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-25596338
20.
iRSpot-TNCPseAAC: identify recombination spots with trinucleotide composition and pseudo amino acid components.
Int J Mol Sci
; 15(2): 1746-66, 2014 Jan 24.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-24469313