「q-bio.MN」カテゴリーアーカイブ

Pesti-Gen: Unleashing a Generative Molecule Approach for Toxicity Aware Pesticide Design

投稿日: 2025年1月27日 作成者: jarxiv

要約 世界的な気候変動により、作物の回復力と農薬の有効性が低下し、合成農薬の広範 … 続きを読む →

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A Hybrid Supervised and Self-Supervised Graph Neural Network for Edge-Centric Applications

投稿日: 2025年1月22日 作成者: jarxiv

要約 この論文では、2 つのノード間の関係を含むタスク (エッジ中心タスク) の … 続きを読む →

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Graph Representation Learning Strategies for Omics Data: A Case Study on Parkinson’s Disease

投稿日: 2024年6月21日 作成者: jarxiv

要約 オミクスデータ分析は複雑な疾患を研究するために不可欠ですが、その高次元性と … 続きを読む →

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Boolean matrix logic programming for active learning of gene functions in genome-scale metabolic network models

投稿日: 2024年5月21日 作成者: jarxiv

要約 研究を自律的に推進する技術は計算科学発見で顕著ですが、合成生物学は有用な目 … 続きを読む →

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Unveiling Molecular Moieties through Hierarchical Graph Explainability

投稿日: 2024年5月9日 作成者: jarxiv

要約 背景: グラフ ニューラル ネットワーク (GNN) は、in silic … 続きを読む →

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Unveiling Molecular Moieties through Hierarchical Graph Explainability

投稿日: 2024年3月1日 作成者: jarxiv

要約 背景: グラフ ニューラル ネットワーク (GNN) は、in silic … 続きを読む →

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Deep Reinforcement Learning for Controlled Traversing of the Attractor Landscape of Boolean Models in the Context of Cellular Reprogramming

投稿日: 2024年2月21日 作成者: jarxiv

要約 細胞の再プログラミングは、さまざまな病気の予防と治療の両方に使用できます。 … 続きを読む →

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Deep Reinforcement Learning for Controlled Traversing of the Attractor Landscape of Boolean Models in the Context of Cellular Reprogramming

投稿日: 2024年2月14日 作成者: jarxiv

要約 細胞の再プログラミングは、さまざまな病気の予防と治療の両方に使用できます。 … 続きを読む →

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CLDR: Contrastive Learning Drug Response Models from Natural Language Supervision

投稿日: 2023年12月19日 作成者: jarxiv

要約 深層学習ベースの薬剤反応予測 (DRP) 手法は、創薬プロセスを加速し、研 … 続きを読む →

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Disease Gene Prioritization With Quantum Walks

投稿日: 2023年11月10日 作成者: jarxiv

要約 疾患遺伝子の優先順位付けでは、提供されたシード遺伝子のセットに基づいて、特 … 続きを読む →

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