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【2h】

Predicting drug-target interactions from drug structure and protein sequence using novel convolutional neural networks

机译：使用小说卷积神经网络预测药物结构和蛋白质序列的药物 - 靶序列

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ShanShan Hu; Chenglin Zhang; Peng Chen; Pengying Gu; Jun Zhang; Bing Wang;
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年度 2019
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1. Predicting drug-target interactions from drug structure and protein sequence using novel convolutional neural networks [J] . ShanShan Hu, Chenglin Zhang, Peng Chen, BMC Bioinformatics . 2019,第S25期

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2. Graph Convolutional Neural Networks for Predicting Drug-Target Interactions [J] . Torng Wen, Altman Russ B. Journal of chemical information and modeling . 2019,第10期

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3. RFDT: A Rotation Forest-based Predictor for Predicting Drug-Target Interactions Using Drug Structure and Protein Sequence Information [J] . Wang Lei, You Zhu-Hong, Chen Xing, Current Protein and Peptide Science . 2018,第5期

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4. Computational Methods for the Prediction of Drug-Target Interactions from Drug Fingerprints and Protein Sequences by Stacked Auto-Encoder Deep Neural Network [C] . Lei Wang, Zhu-Hong You, Xing Chen, International symposium on bioinformatics research and applications . 2017

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6. Predicting drug-target interactions from drug structure and protein sequence using novel convolutional neural networks [O] . ShanShan Hu, Chenglin Zhang, Peng Chen, 2019

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7. Graph Convolutional Neural Networks for Predicting Drug-Target Interactions [O] . Wen Torng, Russ B. Altman 2018

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