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第261卷:计算生物学机器学习,2024年9月5-6日,美国华盛顿州西雅图
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编辑:David A Knowles, Sara Mostafavi
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使用TransformerBeta计算设计的靶标特异性线性肽结合剂
Haowen Zhao, Francesco Aprile, Barbara Bravi; 第19届计算生物学机器学习会议论文集, PMLR 261:1-27
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Wave-LSTM:基于多尺度分析的体细胞全基因组拷贝数谱
Charles Gadd, Christopher Yau; 第19届计算生物学机器学习会议论文集, PMLR 261:28-37
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通过桥接序列和基于图的表示来改进全长核糖体密度预测
Mohan Vamsi Nallapareddy, Francesco Craighero, Cédric Gobet, Felix Naef, Pierre Vandergheynst; 第19届计算生物学机器学习会议论文集, PMLR 261:38-52
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CONE:通过上下文感知图注意力机制进行上下文特定的网络嵌入
Renming Liu, Hao Yuan, Kayla Johnson, Arjun Krishnan; 第19届计算生物学机器学习会议论文集, PMLR 261:53-71
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通过参考拟合进行联合轨迹和网络推断
Stephen Y Zhang; 第19届计算生物学机器学习会议论文集, PMLR 261:72-85
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警惕蛋白质LLM预训练中的数据泄漏
Leon Hermann, Tobias Fiedler, Hoang An Nguyen, Melania Nowicka, Jakub M Bartoszewicz; 第19届计算生物学机器学习会议论文集, PMLR 261:106-116
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图学习用于捕获蛋白质结构中的长程依赖关系
Ali Hariri, Pierre Vandergheynst; 第19届计算生物学机器学习会议论文集, PMLR 261:117-128
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QuickBind:一种轻量级且可解释的分子对接模型
Wojtek Treyde, Seohyun Chris Kim, Nazim Bouatta, Mohammed AlQuraishi; 第19届计算生物学机器学习会议论文集, PMLR 261:129-152
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PathoLM:通过基因组基础模型从DNA序列中识别致病性
Sajib Acharjee Dip; 第19届计算生物学机器学习会议论文集, PMLR 261:153-161
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MedGraphNet:利用多关系图神经网络和文本知识进行生物医学预测
Oladimeji S Macaulay, Michael Servilla, Kushal Virupakshappa, David Arredondo, Yue Hu, Luis Tafoya, Yanfu Zhang, Avinash Sahu; 第19届计算生物学机器学习会议论文集, PMLR 261:162-182
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