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    GeneralizedDTA: combining pre-training and multi-task learning to predict drug-target binding affinity for unknown drug discovery.
    Lin, S ; Shi, C ; et al.
    In: BMC bioinformatics, Jg. 23 (2022-09-07), Heft 1, S. 367
    Online academicJournal
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    Empowering the discovery of novel target-disease associations via machine learning approaches in the open targets platform.
    Han, Y ; Klinger, K ; et al.
    In: BMC bioinformatics, Jg. 23 (2022-06-16), Heft 1, S. 232
    Online academicJournal
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    Application of network link prediction in drug discovery.
    Abbas, K ; Abbasi, A ; et al.
    In: BMC bioinformatics, Jg. 22 (2021-04-12), Heft 1, S. 187
    Online academicJournal
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    Machine learning prediction of oncology drug targets based on protein and network properties.
    Dezső, Z ; Ceccarelli, M
    In: BMC bioinformatics, Jg. 21 (2020-03-14), Heft 1, S. 104
    Online academicJournal
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    Drug-target interaction prediction with tree-ensemble learning and output space reconstruction.
    Pliakos, K ; Vens, C
    In: BMC bioinformatics, Jg. 21 (2020-02-07), Heft 1, S. 49
    Online academicJournal
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    Predicting anatomic therapeutic chemical classification codes using tiered learning.
    Olson, T ; Singh, R
    In: BMC bioinformatics, Jg. 18 (2017-06-07), Heft Suppl 8, S. 266
    Online academicJournal
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    CCL-DTI: contributing the contrastive loss in drug–target interaction prediction.
    Dehghan, Alireza ; Abbasi, Karim ; et al.
    In: BMC Bioinformatics, Jg. 25 (2024-01-30), Heft 1, S. 1-15
    Online academicJournal
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    Machine learning and drug discovery for neglected tropical diseases.
    Breslin, William ; Pham, Doan
    In: BMC Bioinformatics, Jg. 24 (2023-04-24), Heft 1, S. 1-11
    Online academicJournal
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    Prediction of HIV-1 protease cleavage site from octapeptide sequence information using selected classifiers and hybrid descriptors.
    Onah, Emmanuel ; Uzor, Philip F. ; et al.
    In: BMC Bioinformatics, 2022-11-08, S. 1-20
    Online academicJournal
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    MOKPE: drug–target interaction prediction via manifold optimization based kernel preserving embedding.
    Binatlı, Oğuz C. ; Gönen, Mehmet
    In: BMC Bioinformatics, Jg. 24 (2023-07-05), Heft 1, S. 1-19
    Online academicJournal
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    Efficient discovery of responses of proteins to compounds using active learning.
    Kangas, Joshua D. ; Naik, Armaghan W. ; et al.
    In: BMC Bioinformatics, Jg. 15 (2014-06-01), Heft 1, S. 1-26
    Online academicJournal
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    Drug repurposing and prediction of multiple interaction types via graph embedding.
    Amiri Souri, E. ; Chenoweth, A. ; et al.
    In: BMC Bioinformatics, Jg. 24 (2023-05-17), Heft 1, S. 1-17
    Online academicJournal
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    Magicmol: a light-weighted pipeline for drug-like molecule evolution and quick chemical space exploration.
    Chen, Lin ; Shen, Qing ; et al.
    In: BMC Bioinformatics, Jg. 24 (2023-04-26), Heft 1, S. 1-18
    Online academicJournal
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    PWN: enhanced random walk on a warped network for disease target prioritization.
    Han, Seokjin ; Hong, Jinhee ; et al.
    In: BMC Bioinformatics, Jg. 24 (2023-03-21), Heft 1, S. 1-21
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    PredAOT: a computational framework for prediction of acute oral toxicity based on multiple random forest models.
    Ryu, Jae Yong ; Jang, Woo Dae ; et al.
    In: BMC Bioinformatics, Jg. 24 (2023-02-24), Heft 1, S. 1-10
    Online academicJournal
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    SSELM-neg: spherical search-based extreme learning machine for drug–target interaction prediction.
    Hu, Lingzhi ; Fu, Chengzhou ; et al.
    In: BMC Bioinformatics, Jg. 24 (2023-02-03), Heft 1, S. 1-21
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    Correcting the impact of docking pose generation error on binding affinity prediction.
    Li, Hongjian ; Leung, Kwong-Sak ; et al.
    In: BMC Bioinformatics, Jg. 17 (2016-09-22), S. 1-13
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  18. Detailansicht für Treffer 18 öffnen
    A novel hybrid framework for metabolic pathways prediction based on the graph attention network.
    Yang, Zhihui ; Liu, Juan ; et al.
    In: BMC Bioinformatics, Jg. 22 (2022-09-28), S. 1-14
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    Exploration of chemical space with partial labeled noisy student self-training and self-supervised graph embedding.
    Liu, Yang ; Lim, Hansaim ; et al.
    In: BMC Bioinformatics, Jg. 23 (2022-05-02), Heft 1, S. 1-20
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    Substituting random forest for multiple linear regression improves binding affinity prediction of scoring functions: Cyscore as a case study.
    Li, Hongjian ; Leung, Kwong-Sak ; et al.
    In: BMC Bioinformatics, Jg. 15 (2014-07-01), Heft 1, S. 1-12
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