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Design of Computational Models for Analyzing Graph-Structured Biological Data / グラフ構造をもつ生物情報データに対する計算モデルのデザイン

付記する学位プログラム名: デザイン学大学院連携プログラム / 京都大学 / 新制・課程博士 / 博士(情報学) / 甲第24031号 / 情博第787号 / 新制||情||134(附属図書館) / 京都大学大学院情報学研究科知能情報学専攻 / (主査)教授 阿久津 達也, 教授 山本 章博, 教授 鹿島 久嗣 / 学位規則第4条第1項該当 / Doctor of Informatics / Kyoto University / DFAM

Identiferoai:union.ndltd.org:kyoto-u.ac.jp/oai:repository.kulib.kyoto-u.ac.jp:2433/275353
Date23 March 2022
CreatorsWang, Feiqi
Contributors王, 菲琪, オウ, ヒキ
PublisherKyoto University, 京都大学
Source SetsKyoto University
LanguageEnglish
Detected LanguageEnglish
Typedoctoral thesis, Thesis or Dissertation
RightsComparison of pseudoknotted RNA secondary structures by topological centroid identification and tree edit distance. Journal of Computational Biology, 2020, 27(9), 1443-1451. Doi: 10.1089/cmb.2019.0512 A novel graph convolutional neural network for predicting interaction sites on protein kinase inhibitors in phosphorylation. Scientific reports, 2022, 12(1), 1-11. Doi: 10.1038/s41598-021-04230-7

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