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Grey wolf optimizer: a review of recent variants and applications
Grey wolf optimizer: a review of recent variants and applications
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Grey wolf optimizer: a review of recent variants and applications

Faris, Hossam ; Aljarah, Ibrahim ; Al-Betar, Mohammed Azmi ; Mirjalili, Seyedali

Neural computing & applications, 2018-07, Vol.30 (2), p.413-435 [Periódico revisado por pares]

London: Springer London

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2
Predicting functions of proteins in mouse based on weighted protein-protein interaction network and protein hybrid properties
Predicting functions of proteins in mouse based on weighted protein-protein interaction network and protein hybrid properties
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Predicting functions of proteins in mouse based on weighted protein-protein interaction network and protein hybrid properties

Hu, Lele ; Huang, Tao ; Shi, Xiaohe ; Lu, Wen-Cong ; Cai, Yu-Dong ; Chou, Kuo-Chen Ouzounis, Christos

PloS one, 2011-01, Vol.6 (1), p.e14556-e14556 [Periódico revisado por pares]

United States: Public Library of Science

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3
Classification of COVID-19 chest X-rays with deep learning: new models or fine tuning?
Classification of COVID-19 chest X-rays with deep learning: new models or fine tuning?
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Classification of COVID-19 chest X-rays with deep learning: new models or fine tuning?

Pham, Tuan D.

Health information science and systems, 2021-12, Vol.9 (1), p.2-2, Article 2 [Periódico revisado por pares]

Cham: Springer International Publishing

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4
Big data in basic and translational cancer research
Big data in basic and translational cancer research
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Big data in basic and translational cancer research

Jiang, Peng ; Sinha, Sanju ; Aldape, Kenneth ; Hannenhalli, Sridhar ; Sahinalp, Cenk ; Ruppin, Eytan

Nature reviews. Cancer, 2022-11, Vol.22 (11), p.625-639 [Periódico revisado por pares]

London: Nature Publishing Group

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5
Nonnegative matrix factorization: an analytical and interpretive tool in computational biology
Nonnegative matrix factorization: an analytical and interpretive tool in computational biology
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Nonnegative matrix factorization: an analytical and interpretive tool in computational biology

Devarajan, Karthik Bryant, Barbara

PLoS computational biology, 2008-07, Vol.4 (7), p.e1000029-e1000029 [Periódico revisado por pares]

United States: Public Library of Science

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6
P2Rank: machine learning based tool for rapid and accurate prediction of ligand binding sites from protein structure
P2Rank: machine learning based tool for rapid and accurate prediction of ligand binding sites from protein structure
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P2Rank: machine learning based tool for rapid and accurate prediction of ligand binding sites from protein structure

Krivák, Radoslav ; Hoksza, David

Journal of cheminformatics, 2018-08, Vol.10 (1), p.39-12, Article 39 [Periódico revisado por pares]

Cham: Springer International Publishing

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Artificial intelligence for drug discovery: Resources, methods, and applications
Artificial intelligence for drug discovery: Resources, methods, and applications
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Artificial intelligence for drug discovery: Resources, methods, and applications

Chen, Wei ; Liu, Xuesong ; Zhang, Sanyin ; Chen, Shilin

Molecular therapy. Nucleic acids, 2023-03, Vol.31, p.691-702 [Periódico revisado por pares]

United States: Elsevier Inc

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8
Imputing single-cell RNA-seq data by combining graph convolution and autoencoder neural networks
Imputing single-cell RNA-seq data by combining graph convolution and autoencoder neural networks
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Imputing single-cell RNA-seq data by combining graph convolution and autoencoder neural networks

Rao, Jiahua ; Zhou, Xiang ; Lu, Yutong ; Zhao, Huiying ; Yang, Yuedong

iScience, 2021-05, Vol.24 (5), p.102393-102393, Article 102393 [Periódico revisado por pares]

United States: Elsevier Inc

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9
Searching molecular structure databases with tandem mass spectra using CSI: FingerID
Searching molecular structure databases with tandem mass spectra using CSI: FingerID
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Searching molecular structure databases with tandem mass spectra using CSI: FingerID

Dührkop, Kai ; Shen, Huibin ; Meusel, Marvin ; Rousu, Juho ; Böcker, Sebastian

Proceedings of the National Academy of Sciences - PNAS, 2015-10, Vol.112 (41), p.12580-12585 [Periódico revisado por pares]

United States: National Academy of Sciences

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10
Exploratory Analysis of Topic Interests and Their Evolution in Bioinformatics Research Using Semantic Text Mining and Probabilistic Topic Modeling
Exploratory Analysis of Topic Interests and Their Evolution in Bioinformatics Research Using Semantic Text Mining and Probabilistic Topic Modeling
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Exploratory Analysis of Topic Interests and Their Evolution in Bioinformatics Research Using Semantic Text Mining and Probabilistic Topic Modeling

Gurcan, Fatih ; Cagiltay, Nergiz Ercil

IEEE access, 2022-01, Vol.10, p.1-1 [Periódico revisado por pares]

Piscataway: IEEE

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