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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

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

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

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

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

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

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

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

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

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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