q-bio.MN」カテゴリーアーカイブ

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

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

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

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

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

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

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

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

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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Modeling Path Importance for Effective Alzheimer’s Disease Drug Repurposing

要約 最近、薬物の再利用が、アルツハイマー病創薬のための効果的かつ資源効率の高い … 続きを読む

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Causal Inference in Gene Regulatory Networks with GFlowNet: Towards Scalability in Large Systems

要約 遺伝子制御ネットワーク (GRN) 内の因果関係を理解することは、細胞プロ … 続きを読む

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