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

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

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, q-bio.BM, q-bio.MN | コメントする

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

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

カテゴリー: cs.LG, q-bio.MN | コメントする

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

カテゴリー: cs.AI, cs.CE, cs.LG, q-bio.BM, q-bio.MN | Graph Representation Learning Strategies for Omics Data: A Case Study on Parkinson’s Disease はコメントを受け付けていません

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

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, q-bio.MN | Boolean matrix logic programming for active learning of gene functions in genome-scale metabolic network models はコメントを受け付けていません

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

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, q-bio.MN, q-bio.QM | Unveiling Molecular Moieties through Hierarchical Graph Explainability はコメントを受け付けていません

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

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, q-bio.MN, q-bio.QM | Unveiling Molecular Moieties through Hierarchical Graph Explainability はコメントを受け付けていません

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

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, q-bio.MN, q-bio.QM | Deep Reinforcement Learning for Controlled Traversing of the Attractor Landscape of Boolean Models in the Context of Cellular Reprogramming はコメントを受け付けていません

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

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, q-bio.MN, q-bio.QM | Deep Reinforcement Learning for Controlled Traversing of the Attractor Landscape of Boolean Models in the Context of Cellular Reprogramming はコメントを受け付けていません

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

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, q-bio.BM, q-bio.MN | CLDR: Contrastive Learning Drug Response Models from Natural Language Supervision はコメントを受け付けていません

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

カテゴリー: cs.LG, q-bio.MN, quant-ph | Disease Gene Prioritization With Quantum Walks はコメントを受け付けていません