Хайлтын үр дүнгүүд - Sakakibara, Yasubumi

Үр дүнг сайжруулах
  1. 1
    Convolutional neural networks for classification of alignments of non-coding RNA sequences

    Convolutional neural networks for classification of alignments of non-coding RNA sequences -н Aoki, Genta, Sakakibara, Yasubumi

    Хэвлэсэн 2018
    Бүрэн текст авах Бүрэн текст авах Бүрэн текст авах
    текст
    Жагсаалт руу хадгалах
    -д хадгалсан:
  2. 2
    Comprehensive evaluation of non-hybrid genome assembly tools for third-generation PacBio long-read sequence data

    Comprehensive evaluation of non-hybrid genome assembly tools for third-generation PacBio long-read sequence data -н Jayakumar, Vasanthan, Sakakibara, Yasubumi

    Хэвлэсэн 2017
    Бүрэн текст авах Бүрэн текст авах Бүрэн текст авах
    текст
    Жагсаалт руу хадгалах
    -д хадгалсан:
  3. 3
    Informative RNA base embedding for RNA structural alignment and clustering by deep representation learning

    Informative RNA base embedding for RNA structural alignment and clustering by deep representation learning -н Akiyama, Manato, Sakakibara, Yasubumi

    Хэвлэсэн 2022
    Бүрэн текст авах Бүрэн текст авах Бүрэн текст авах
    текст
    Жагсаалт руу хадгалах
    -д хадгалсан:
  4. 4
    An extended genovo metagenomic assembler by incorporating paired-end information

    An extended genovo metagenomic assembler by incorporating paired-end information -н , Afiahayati, Sato, Kengo, Sakakibara, Yasubumi

    Хэвлэсэн 2013
    Бүрэн текст авах Бүрэн текст авах Бүрэн текст авах
    текст
    Жагсаалт руу хадгалах
    -д хадгалсан:
  5. 5
    MetaVelvet-SL: an extension of the Velvet assembler to a de novo metagenomic assembler utilizing supervised learning

    MetaVelvet-SL: an extension of the Velvet assembler to a de novo metagenomic assembler utilizing supervised learning -н Afiahayati, Sato, Kengo, Sakakibara, Yasubumi

    Хэвлэсэн 2015
    Бүрэн текст авах Бүрэн текст авах Бүрэн текст авах
    текст
    Жагсаалт руу хадгалах
    -д хадгалсан:
  6. 6
    MetaVelvet-DL: a MetaVelvet deep learning extension for de novo metagenome assembly

    MetaVelvet-DL: a MetaVelvet deep learning extension for de novo metagenome assembly -н Liang, Kuo-ching, Sakakibara, Yasubumi

    Хэвлэсэн 2021
    Бүрэн текст авах Бүрэн текст авах Бүрэн текст авах
    текст
    Жагсаалт руу хадгалах
    -д хадгалсан:
  7. 7
    Identifying cooperative transcriptional regulations using protein–protein interactions

    Identifying cooperative transcriptional regulations using protein–protein interactions -н Nagamine, Nobuyoshi, Kawada, Yuji, Sakakibara, Yasubumi

    Хэвлэсэн 2005
    Бүрэн текст авах Бүрэн текст авах Бүрэн текст авах
    текст
    Жагсаалт руу хадгалах
    -д хадгалсан:
  8. 8
    Chaperone Therapy for Neuronopathic Lysosomal Diseases: Competitive Inhibitors as Chemical Chaperones for Enhancement of Mutant Enzyme Activities

    Chaperone Therapy for Neuronopathic Lysosomal Diseases: Competitive Inhibitors as Chemical Chaperones for Enhancement of Mutant Enzyme Activities -н Suzuki, Yoshiyuki, Ogawa, Seiichiro, Sakakibara, Yasubumi

    Хэвлэсэн 2009
    Бүрэн текст авах Бүрэн текст авах
    текст
    Жагсаалт руу хадгалах
    -д хадгалсан:
  9. 9
    Robust and accurate prediction of noncoding RNAs from aligned sequences

    Robust and accurate prediction of noncoding RNAs from aligned sequences -н Saito, Yutaka, Sato, Kengo, Sakakibara, Yasubumi

    Хэвлэсэн 2010
    Бүрэн текст авах Бүрэн текст авах Бүрэн текст авах
    текст
    Жагсаалт руу хадгалах
    -д хадгалсан:
  10. 10
    Fast and accurate clustering of noncoding RNAs using ensembles of sequence alignments and secondary structures

    Fast and accurate clustering of noncoding RNAs using ensembles of sequence alignments and secondary structures -н Saito, Yutaka, Sato, Kengo, Sakakibara, Yasubumi

    Хэвлэсэн 2011
    Бүрэн текст авах Бүрэн текст авах Бүрэн текст авах
    текст
    Жагсаалт руу хадгалах
    -д хадгалсан:
  11. 11
    RNA secondary structure prediction using deep learning with thermodynamic integration

    RNA secondary structure prediction using deep learning with thermodynamic integration -н Sato, Kengo, Akiyama, Manato, Sakakibara, Yasubumi

    Хэвлэсэн 2021
    Бүрэн текст авах Бүрэн текст авах Бүрэн текст авах
    текст
    Жагсаалт руу хадгалах
    -д хадгалсан:
  12. 12
    Deep learning integration of molecular and interactome data for protein–compound interaction prediction

    Deep learning integration of molecular and interactome data for protein–compound interaction prediction -н Watanabe, Narumi, Ohnuki, Yuuto, Sakakibara, Yasubumi

    Хэвлэсэн 2021
    Бүрэн текст авах Бүрэн текст авах Бүрэн текст авах
    текст
    Жагсаалт руу хадгалах
    -д хадгалсан:
  13. 13
    A Max-Margin Model for Predicting Residue—Base Contacts in Protein–RNA Interactions

    A Max-Margin Model for Predicting Residue—Base Contacts in Protein–RNA Interactions -н Kashiwagi, Shunya, Sato, Kengo, Sakakibara, Yasubumi

    Хэвлэсэн 2021
    Бүрэн текст авах Бүрэн текст авах Бүрэн текст авах
    текст
    Жагсаалт руу хадгалах
    -д хадгалсан:
  14. 14
    Directed acyclic graph kernels for structural RNA analysis

    Directed acyclic graph kernels for structural RNA analysis -н Sato, Kengo, Mituyama, Toutai, Asai, Kiyoshi, Sakakibara, Yasubumi

    Хэвлэсэн 2008
    Бүрэн текст авах Бүрэн текст авах Бүрэн текст авах
    текст
    Жагсаалт руу хадгалах
    -д хадгалсан:
  15. 15
    Murasaki: A Fast, Parallelizable Algorithm to Find Anchors from Multiple Genomes

    Murasaki: A Fast, Parallelizable Algorithm to Find Anchors from Multiple Genomes -н Popendorf, Kris, Tsuyoshi, Hachiya, Osana, Yasunori, Sakakibara, Yasubumi

    Хэвлэсэн 2010
    Бүрэн текст авах Бүрэн текст авах Бүрэн текст авах
    текст
    Жагсаалт руу хадгалах
    -д хадгалсан:
  16. 16
    Improved Measurements of RNA Structure Conservation with Generalized Centroid Estimators

    Improved Measurements of RNA Structure Conservation with Generalized Centroid Estimators -н Okada, Yohei, Saito, Yutaka, Sato, Kengo, Sakakibara, Yasubumi

    Хэвлэсэн 2011
    Бүрэн текст авах Бүрэн текст авах Бүрэн текст авах
    текст
    Жагсаалт руу хадгалах
    -д хадгалсан:
  17. 17
    MetaVelvet: an extension of Velvet assembler to de novo metagenome assembly from short sequence reads

    MetaVelvet: an extension of Velvet assembler to de novo metagenome assembly from short sequence reads -н Namiki, Toshiaki, Hachiya, Tsuyoshi, Tanaka, Hideaki, Sakakibara, Yasubumi

    Хэвлэсэн 2012
    Бүрэн текст авах Бүрэн текст авах Бүрэн текст авах
    текст
    Жагсаалт руу хадгалах
    -д хадгалсан:
  18. 18
    An efficient algorithm for de novo predictions of biochemical pathways between chemical compounds

    An efficient algorithm for de novo predictions of biochemical pathways between chemical compounds -н Nakamura, Masaomi, Hachiya, Tsuyoshi, Saito, Yutaka, Sato, Kengo, Sakakibara, Yasubumi

    Хэвлэсэн 2012
    Бүрэн текст авах Бүрэн текст авах Бүрэн текст авах
    текст
    Жагсаалт руу хадгалах
    -д хадгалсан:
  19. 19
    Convolutional neural network based on SMILES representation of compounds for detecting chemical motif

    Convolutional neural network based on SMILES representation of compounds for detecting chemical motif -н Hirohara, Maya, Saito, Yutaka, Koda, Yuki, Sato, Kengo, Sakakibara, Yasubumi

    Хэвлэсэн 2018
    Бүрэн текст авах Бүрэн текст авах Бүрэн текст авах
    текст
    Жагсаалт руу хадгалах
    -д хадгалсан:
  20. 20
    Screening for candidate genes involved in the production of mouse subventricular zone proliferative cells and an estimation of their changes in evolutionary pressure during primate evolution

    Screening for candidate genes involved in the production of mouse subventricular zone proliferative cells and an estimation of their changes in evolutionary pressure during primate... -н Tabata, Hidenori, Hachiya, Tsuyoshi, Nagata, Koh-ichi, Sakakibara, Yasubumi, Nakajima, Kazunori

    Хэвлэсэн 2013
    Бүрэн текст авах Бүрэн текст авах Бүрэн текст авах
    текст
    Жагсаалт руу хадгалах
    -д хадгалсан:

Хайх хэрэгслүүд: