Kết quả tìm kiếm - Sakakibara, Yasubumi

Tinh chỉnh kết quả
  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 Bằng Aoki, Genta, Sakakibara, Yasubumi

    Được phát hành 2018
    lấy văn bản lấy văn bản lấy văn bản
    Text
    Lưu vào danh sách
    Đã lưu trong:
  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 Bằng Jayakumar, Vasanthan, Sakakibara, Yasubumi

    Được phát hành 2017
    lấy văn bản lấy văn bản lấy văn bản
    Text
    Lưu vào danh sách
    Đã lưu trong:
  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 Bằng Akiyama, Manato, Sakakibara, Yasubumi

    Được phát hành 2022
    lấy văn bản lấy văn bản lấy văn bản
    Text
    Lưu vào danh sách
    Đã lưu trong:
  4. 4
    An extended genovo metagenomic assembler by incorporating paired-end information

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

    Được phát hành 2013
    lấy văn bản lấy văn bản lấy văn bản
    Text
    Lưu vào danh sách
    Đã lưu trong:
  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 Bằng Afiahayati, Sato, Kengo, Sakakibara, Yasubumi

    Được phát hành 2015
    lấy văn bản lấy văn bản lấy văn bản
    Text
    Lưu vào danh sách
    Đã lưu trong:
  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 Bằng Liang, Kuo-ching, Sakakibara, Yasubumi

    Được phát hành 2021
    lấy văn bản lấy văn bản lấy văn bản
    Text
    Lưu vào danh sách
    Đã lưu trong:
  7. 7
    Identifying cooperative transcriptional regulations using protein–protein interactions

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

    Được phát hành 2005
    lấy văn bản lấy văn bản lấy văn bản
    Text
    Lưu vào danh sách
    Đã lưu trong:
  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 Bằng Suzuki, Yoshiyuki, Ogawa, Seiichiro, Sakakibara, Yasubumi

    Được phát hành 2009
    lấy văn bản lấy văn bản
    Text
    Lưu vào danh sách
    Đã lưu trong:
  9. 9
    Robust and accurate prediction of noncoding RNAs from aligned sequences

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

    Được phát hành 2010
    lấy văn bản lấy văn bản lấy văn bản
    Text
    Lưu vào danh sách
    Đã lưu trong:
  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 Bằng Saito, Yutaka, Sato, Kengo, Sakakibara, Yasubumi

    Được phát hành 2011
    lấy văn bản lấy văn bản lấy văn bản
    Text
    Lưu vào danh sách
    Đã lưu trong:
  11. 11
    RNA secondary structure prediction using deep learning with thermodynamic integration

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

    Được phát hành 2021
    lấy văn bản lấy văn bản lấy văn bản
    Text
    Lưu vào danh sách
    Đã lưu trong:
  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 Bằng Watanabe, Narumi, Ohnuki, Yuuto, Sakakibara, Yasubumi

    Được phát hành 2021
    lấy văn bản lấy văn bản lấy văn bản
    Text
    Lưu vào danh sách
    Đã lưu trong:
  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 Bằng Kashiwagi, Shunya, Sato, Kengo, Sakakibara, Yasubumi

    Được phát hành 2021
    lấy văn bản lấy văn bản lấy văn bản
    Text
    Lưu vào danh sách
    Đã lưu trong:
  14. 14
    Directed acyclic graph kernels for structural RNA analysis

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

    Được phát hành 2008
    lấy văn bản lấy văn bản lấy văn bản
    Text
    Lưu vào danh sách
    Đã lưu trong:
  15. 15
    Murasaki: A Fast, Parallelizable Algorithm to Find Anchors from Multiple Genomes

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

    Được phát hành 2010
    lấy văn bản lấy văn bản lấy văn bản
    Text
    Lưu vào danh sách
    Đã lưu trong:
  16. 16
    Improved Measurements of RNA Structure Conservation with Generalized Centroid Estimators

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

    Được phát hành 2011
    lấy văn bản lấy văn bản lấy văn bản
    Text
    Lưu vào danh sách
    Đã lưu trong:
  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 Bằng Namiki, Toshiaki, Hachiya, Tsuyoshi, Tanaka, Hideaki, Sakakibara, Yasubumi

    Được phát hành 2012
    lấy văn bản lấy văn bản lấy văn bản
    Text
    Lưu vào danh sách
    Đã lưu trong:
  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 Bằng Nakamura, Masaomi, Hachiya, Tsuyoshi, Saito, Yutaka, Sato, Kengo, Sakakibara, Yasubumi

    Được phát hành 2012
    lấy văn bản lấy văn bản lấy văn bản
    Text
    Lưu vào danh sách
    Đã lưu trong:
  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 Bằng Hirohara, Maya, Saito, Yutaka, Koda, Yuki, Sato, Kengo, Sakakibara, Yasubumi

    Được phát hành 2018
    lấy văn bản lấy văn bản lấy văn bản
    Text
    Lưu vào danh sách
    Đã lưu trong:
  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... Bằng Tabata, Hidenori, Hachiya, Tsuyoshi, Nagata, Koh-ichi, Sakakibara, Yasubumi, Nakajima, Kazunori

    Được phát hành 2013
    lấy văn bản lấy văn bản lấy văn bản
    Text
    Lưu vào danh sách
    Đã lưu trong:

Công cụ tìm kiếm: