文献
J-GLOBAL ID：202202223559806262
整理番号：22A1074586
適用領域を考慮した薬剤標的親和性予測
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著者 (2件)：
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資料名：
巻：
2022
号：
BIO-69
ページ：
Vol.2022-BIO-69,No.4,1-6 (WEB ONLY)
発行年：
2022年03月03日
JST資料番号：
U0451A
資料種別：
会議録 (C)
記事区分：
原著論文
発行国：
日本 (JPN)
言語：
日本語 (JA)
抄録/ポイント：
抄録/ポイント
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計算機による創薬支援のため,化合物とタンパク質の親和性を網羅...
シソーラス用語：
シソーラス用語/準シソーラス用語
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分類 (2件)：
分類
JSTが定めた文献の分類名称とコードです
分子・遺伝情報処理
, 人工知能
引用文献 (22件)：
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X. Chen et al.: Drug-target interaction prediction: Databases, web servers and computational models, Brief Bioinform, Vol. 17, No. 4, pp. 696-712 (2016).
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M. M. Stepniewska-Dziubinska et al.: Development and evaluation of a deep learning model for protein-ligand binding affinity prediction, Bioinformatics, Vol. 34, No. 21, pp. 3666-3674 (2018).
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J. Jiménez et al.: KDEEP: Protein-Ligand Absolute Binding Affinity Prediction via 3D-Convolutional Neural Networks, J Chem Inf Model, Vol. 58, No. 2, pp. 287-296 (2018).
-
Y. Yamanishi et al.: Prediction of drug-target interaction networks from the integration of chemical and genomic spaces, Bioinformatics, Vol. 24, No. 13, pp. i232-i240 (2008).
-
T. Ban et al.: NRLMFβ: Beta-distribution-rescored neighborhood regularized logistic matrix factorization for improving the performance of drug-target interaction prediction, Biochem Biophys Rep, Vol. 18, p. 100615 (2019).
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タイトルに関連する用語 (3件)：
タイトルに関連する用語
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