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508 Treffer

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  1. Detailansicht für Treffer 1 öffnen
    A multimodal Transformer Network for protein-small molecule interactions enhances predictions of kinase inhibition and enzyme-substrate relationships.
    Kroll, A ; Ranjan, S ; et al.
    In: PLoS computational biology, Jg. 20 (2024-05-20), Heft 5, S. e1012100
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    A systematic analysis of regression models for protein engineering.
    Michael, R ; Kæstel-Hansen, J ; et al.
    In: PLoS computational biology, Jg. 20 (2024-05-03), Heft 5, S. e1012061
    Online academicJournal
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    Machine-learning and mechanistic modeling of metastatic breast cancer after neoadjuvant treatment.
    Benzekry, S ; Mastri, M ; et al.
    In: PLoS computational biology, Jg. 20 (2024-05-03), Heft 5, S. e1012088
    Online academicJournal
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  4. Detailansicht für Treffer 4 öffnen
    Learning spatio-temporal patterns with Neural Cellular Automata.
    Richardson, AD ; Antal, T ; et al.
    In: PLoS computational biology, Jg. 20 (2024-04-26), Heft 4, S. e1011589
    Online academicJournal
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    CoVar: A generalizable machine learning approach to identify the coordinated regulators driving variational gene expression.
    Roy, S ; Sheikh, SZ ; et al.
    In: PLoS computational biology, Jg. 20 (2024-04-17), Heft 4, S. e1012016
    Online academicJournal
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    Inference of annealed protein fitness landscapes with AnnealDCA.
    Sesta, L ; Pagnani, A ; et al.
    In: PLoS computational biology, Jg. 20 (2024-02-20), Heft 2, S. e1011812
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  7. Detailansicht für Treffer 7 öffnen
    Machine learning identification of Pseudomonas aeruginosa strains from colony image data.
    Rattray, JB ; Lowhorn, RJ ; et al.
    In: PLoS computational biology, Jg. 19 (2023-12-13), Heft 12, S. e1011699
    Online academicJournal
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    On convolutional neural networks for selection inference: Revealing the effect of preprocessing on model learning and the capacity to discover novel patterns.
    Cecil, RM ; Sugden, LA
    In: PLoS computational biology, Jg. 19 (2023-11-27), Heft 11, S. e1010979
    Online academicJournal
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    Batch normalization followed by merging is powerful for phenotype prediction integrating multiple heterogeneous studies.
    Gao, Y ; Sun, F
    In: PLoS computational biology, Jg. 19 (2023-10-16), Heft 10, S. e1010608
    Online academicJournal
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  10. Detailansicht für Treffer 10 öffnen
    Rapid runtime learning by curating small datasets of high-quality items obtained from memory.
    German, JS ; Cui, G ; et al.
    In: PLoS computational biology, Jg. 19 (2023-10-04), Heft 10, S. e1011445
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    Predicting the target landscape of kinase inhibitors using 3D convolutional neural networks.
    Kanev, GK ; Zhang, Y ; et al.
    In: PLoS computational biology, Jg. 19 (2023-09-05), Heft 9, S. e1011301
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  12. Detailansicht für Treffer 12 öffnen
    Machine learning prediction of malaria vaccine efficacy based on antibody profiles.
    Wistuba-Hamprecht, J ; Reuter, B ; et al.
    In: PLoS computational biology, Jg. 20 (2024-06-07), Heft 6, S. e1012131
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  13. Detailansicht für Treffer 13 öffnen
    Leveraging conformal prediction to annotate enzyme function space with limited false positives.
    Ding, K ; Luo, J ; et al.
    In: PLoS computational biology, Jg. 20 (2024-05-29), Heft 5, S. e1012135
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  14. Detailansicht für Treffer 14 öffnen
    SubGE-DDI: A new prediction model for drug-drug interaction established through biomedical texts and drug-pairs knowledge subgraph enhancement.
    Shi, Y ; He, M ; et al.
    In: PLoS computational biology, Jg. 20 (2024-04-16), Heft 4, S. e1011989
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  15. Detailansicht für Treffer 15 öffnen
    A probabilistic knowledge graph for target identification.
    Liu, C ; Xiao, K ; et al.
    In: PLoS computational biology, Jg. 20 (2024-04-05), Heft 4, S. e1011945
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  16. Detailansicht für Treffer 16 öffnen
    Enabling interpretable machine learning for biological data with reliability scores.
    Ahlquist, KD ; Sugden, LA ; et al.
    In: PLoS computational biology, Jg. 19 (2023-05-26), Heft 5, S. e1011175
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  17. Detailansicht für Treffer 17 öffnen
    Model certainty in cellular network-driven processes with missing data.
    Irvin, MW ; Ramanathan, A ; et al.
    In: PLoS computational biology, Jg. 19 (2023-04-26), Heft 4, S. e1011004
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  18. Detailansicht für Treffer 18 öffnen
    AI-Aristotle: A physics-informed framework for systems biology gray-box identification.
    Ahmadi Daryakenari, N ; De Florio, M ; et al.
    In: PLoS computational biology, Jg. 20 (2024-03-12), Heft 3, S. e1011916
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    Joint representation of molecular networks from multiple species improves gene classification.
    Mancuso, CA ; Johnson, KA ; et al.
    In: PLoS computational biology, Jg. 20 (2024-01-10), Heft 1, S. e1011773
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  20. Detailansicht für Treffer 20 öffnen
    Predicting functional effects of ion channel variants using new phenotypic machine learning methods.
    Boßelmann, CM ; Hedrich, UBS ; et al.
    In: PLoS computational biology, Jg. 19 (2023-03-06), Heft 3, S. e1010959
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