托马斯·布雷廷
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2020年–今天
2023 [公元16年] 马克西姆·兹维亚金 , 亚历山大·布拉斯 , 凯尔·希佩 , 邓云田 , Bin Zhang(张斌) , 辛迪·奥罗斯科·博霍克斯 , 奥斯汀·克莱德 , 巴拉特羽衣甘蓝 , 丹尼尔·佩雷兹·里维拉 , Heng Ma公司 , 卡拉·曼恩 , 迈克尔·欧文 , Defne G.Ozgulbas公司 , 纳塔莉亚·瓦西里耶娃 , J.格雷戈里·保洛斯基 , 洛根·T·沃德 , 瓦莱里·海奥特·萨森 , 穆拉利·埃马尼 , 萨姆·福尔曼 , 甄燮 , 林殿根 , 毛利克·舒克拉 , 聂伟力 , 乔什·罗梅罗 , 克里斯蒂安·达尔拉戈 , 阿拉什·瓦达特 , 肖朝伟 , 托马斯·吉布斯 , 伊恩·福斯特 , 詹姆斯·戴维斯 , 迈克尔·帕普卡 , 托马斯·布雷廷 , 里克史蒂文斯 , 阿尼玛·阿南德库玛 , 文卡特拉姆·维什瓦纳 , 阿尔文德·拉马纳森 以下为:
GenSLMs:基因组尺度的语言模型揭示了SARS-CoV-2的进化动力学。 国际期刊高性能计算。 申请。 37 ( 6 ) 以下为: 683-705 ( 2023 ) [公元15年] 罗伯特·D·奥尔森 , 里达·阿萨夫 , 托马斯·布雷廷 , 尼尔·康拉德 , 克拉克·库奇内尔 , 詹姆斯·戴维斯 , 唐纳德·登普西 , 艾伦·狄克曼 , 艾米丽·米·迪特里希 , 罗纳德·凯尼恩 , 穆罕默德·库斯库奥卢 , 埃利奥特·莱夫科维茨 , 陆健 , 达斯汀·马奇 , 凯瑟琳·麦肯 , 毛春红 , 安娜·玛丽亚·尼维亚多姆斯卡 , 马库斯·阮 , 加里·奥尔森 , 杰米·奥弗贝克 , 布鲁斯·帕雷洛 , 维多利亚·帕雷洛 , 雅各布的波特 , 戈登·普施 , 毛利克·舒克拉 , 英德雷斯·辛格 , 玉白露茜 , 吉恩·谭 , 克里斯·托马斯 , 玛戈·范奥菲伦 , 维罗妮卡·冯斯坦 , 扎卡里·华莱士 , 安德鲁·沃伦 , 爱丽丝·瓦塔姆 , 芳芳霞 , Hyun Seung Yoo先生 , 张云 , 克里斯蒂安·马塞克 , 理查德·谢尔曼 , 里克·L·史蒂文斯 以下为:
介绍细菌和病毒生物信息学资源中心(BV-BRC):一个结合PATRIC、IRD和ViPR的资源。 核酸研究。 51 ( 第1页 ) 以下为: 678-689 ( 2023 ) [第14条] 贾斯汀·沃兹尼亚克 , 拉杰夫·贾恩 , 安德烈亚斯·威尔克 , 莱利·韦弗 , 亚历山大·帕廷 , 托马斯·布雷廷 , 里克史蒂文斯 以下为:
跨配置癌症反应模型比较的自动化框架。 世界信息峰会大奖 2023 以下为: 1-10 [第13条] 奥列克桑德·纳里科夫 , 朱一潭 , 托马斯·布雷廷 , 伊冯·埃夫拉德 , 亚历山大·帕廷 , 毛利克·舒克拉 , 普里扬卡·瓦桑塔库马里 , 詹姆斯·多罗肖 , 里克史蒂文斯 以下为:
基于熵的抗癌药物反应预测深度学习模型正则化。 SC研讨会 2023 以下为: 121-122 [第12条] 阿奇特·瓦桑 , 托马斯·布雷廷 , 里克史蒂文斯 , 阿尔文德·拉马纳森 , 文卡特拉姆·维什瓦纳 以下为:
使用HPC资源进行变压器的可扩展潜在客户预测。 SC研讨会 2023 以下为: 123 [第14条] 拉斐尔·韦斯科维 , 托比亚斯·金斯堡 , 凯尔·希佩 , 多加·奥兹古尔巴斯 , 凯西·斯通 , 亚伯拉罕·斯特罗卡 , 罗里·巴特勒 , 本·布莱西克 , 汤姆·布雷廷 , 凯尔·查德 , 马克·赫雷尔德 , 阿尔文德·拉马纳森 , 里克史蒂文斯 , 艾卡捷琳·维里扎 , 徐杰(音译) , 张庆腾 , 伊恩·福斯特 以下为:
面向科学工厂的模块化架构。 CoRR公司 abs/2308.09793 ( 2023 ) [i13] 宋帅文 , 邦妮·克鲁夫特 , 张敏佳 , 李从龙 , 陈石阳 , 张成明 , 田中将大 , 吴晓霞 , 杰夫·拉斯利 , 阿米尔·艾哈迈德·阿万 , 康纳·霍姆斯 , 马丁·蔡 , 亚当·加尼姆 , 周忠珠 , 何玉雄 , 皮特·卢费连科 , 迪维亚·库马尔 , 乔纳森·韦恩 , 张瑞雄 , 西尔维斯特·科洛克 , 沃洛德米尔·弗拉戈夫 , 穆罕默德·阿尔库拉西 , 古斯塔夫·阿赫德里茨 , 克里斯蒂娜·弗洛里斯坦 , 克里斯蒂娜·内格里 , 拉奥·科塔马西 , 文卡特拉姆·维什瓦纳 , 阿尔文德·拉马纳森 , 萨姆·福尔曼 , 凯尔·希佩 , 特洛伊·阿科曼诺 , 罗米特·莫利克 , 马克西姆·兹维亚金 , 亚历山大·布拉斯 , Bin Zhang(张斌) , 辛迪·奥罗斯科·博霍克斯 , 奥斯汀·克莱德 , 巴拉特羽衣甘蓝 , 丹尼尔·佩雷兹·里维拉 , Heng Ma公司 , 卡拉·曼恩 , 迈克尔·欧文 , J.格雷戈里·保洛斯基 , 洛根·T·沃德 , 瓦莱里·海奥特·萨森 , 穆拉利·埃马尼 , 甄燮 , 林殿根 , 毛利克·舒克拉 , 伊恩·福斯特 , 詹姆斯·戴维斯 , 迈克尔·帕普卡 , 托马斯·布雷廷 , 普拉桑娜·巴拉普拉卡什 , 吉娜·图拉西 , 约翰·古恩利 , 海蒂·A·汉森 , 托马斯·波托克 , 马西米利亚诺·卢波·帕西尼 , 凯特·伊万斯 , 丹露 , 道尔顿·D·伦加 , 尹俊奇 , 萨加尔·达什 , 王飞毅 , Mallikarjun Shankar公司 , 艾萨克·林加斯 , 小王 , 郭敬聪 , 张培(音译) , 明凡 , 刘思燕 , 阿道夫·霍西 , Shinjae Yoo先生 , 任一辉 , 邓肇怡 , 凯尔·费尔克 , 阿列克谢·斯维亚特科夫斯基 , 刘杭(Hang Liu) , 阿什温·M.阿吉 , 安吉拉·道尔顿 , 迈克尔·J·舒尔特 , 卡尔·舒尔茨 , 邓云田 , 聂伟力 , 乔什·罗梅罗 , 克里斯蒂安·达尔拉戈 , 阿拉什·瓦达特 , 肖朝伟 , 托马斯·吉布斯 , 阿尼玛·阿南德库玛 , 里克史蒂文斯 以下为:
DeepSpeed4Science Initiative:通过复杂的人工智能系统技术实现大规模科学发现。 CoRR公司 abs/2310.04610 ( 2023 ) 2022 [公元14年] 芳芳霞 , 乔纳森·艾伦 , 普拉桑娜·巴拉普拉卡什 , 托马斯·布雷廷 , 克里斯蒂娜·加西亚-卡多纳 , 奥斯汀·克莱德 , 朱迪思·科恩 , 詹姆斯·多罗肖 , 段晓天 , 维罗妮卡·杜宾基纳 , 伊冯·埃夫拉德 , Ya Ju Fan公司 , 杰森·甘斯 , 斯图尔特·何 , 平邑路 , 谢尔盖·马斯洛夫 , 亚历山大·帕廷 , 毛利克·舒克拉 , 埃里克·斯塔尔伯格 , 贾斯汀·沃兹尼亚克 , Hyun Seung Yoo先生 , 乔治·F·扎基 , 朱一潭 , 里克史蒂文斯 以下为:
癌症细胞系药物反应预测的交叉研究分析。 生物信息简报。 23 ( 1 ) ( 2022 ) [j13] 奥斯汀·克莱德 , 斯蒂芬妮·加兰妮 , 丹尼尔·克内勒(Daniel W.Kneller) , Heng Ma公司 , 雅都N.巴布吉 , 本·布莱西克 , 亚历山大·布拉斯 , 托马斯·布雷廷 , 凯尔·查德 , 瑞安·查德 , Leighton Coates公司 , 伊恩·福斯特 , 达林·豪纳 , 维尔莫斯·科特斯 , 尼拉杰·库马尔 , 韩国现代集团(Hyungro Lee) , 李卓钊 , 安德烈·默兹基 , 尤尔根·施密特 , 李坦 , 米哈伊尔·蒂托夫 , 安达·特里凡 , 马特奥·图里利 , Hubertus Van大坝 , Srinivas C.Chennubhotla公司 , Shantenu Jha公司 , 安德烈·科瓦列夫斯基 , 阿尔文德·拉马纳森 , 玛莎·S·海德 , 里克史蒂文斯 以下为:
SARS-CoV-2主要蛋白酶非共价抑制剂的高通量虚拟筛选和验证。 化学杂志。 信息模型。 62 ( 1 ) 以下为: 116-128 ( 2022 ) [第11条] 吴玉伦 , 尼古拉斯·乔马 , 安德鲁·德鲁·陈 , 米凯拉·卡什曼 , 埃里卡·特谢拉·普拉特斯 , 维罗尼卡·G·梅莱斯·维加拉 , 马内什·沙阿 , 奥斯汀·克莱德 , 托马斯·布雷廷 , 威比·阿尔伯特·德容 , 尼拉杰·库马尔 , 玛莎·S·海德 , 里克·L·史蒂文斯 , 纽金特 , 丹尼尔·雅各布森 , 詹姆斯·布朗 以下为:
空间图形关注和好奇驱动的抗病毒药物发现政策。 ICLR公司 2022 [i12] 亚历山大·帕廷 , 托马斯·布雷廷 , 朱一潭 , 奥列克桑德·纳里科夫 , 奥斯汀·克莱德 , 杰米·奥弗贝克 , 里克·L·史蒂文斯 以下为:
癌症药物反应预测的深度学习方法:主要和新兴趋势。 CoRR公司 abs/2211.10442 ( 2022 ) 2021 [j12] 马戈·瓦诺埃夫伦 , 马库斯·阮 , 德里亚·艾坦·阿克图 , 托马斯·布雷廷 , 艾米丽·迪特里希 , 罗纳德·凯尼恩 , 达斯汀·马奇 , 毛春红 , 罗伯特·奥尔森 , 戈登·普施 , 毛利克·舒克拉 , 里克史蒂文斯 , 维罗妮卡·冯斯坦 , 安德鲁·沃伦 , 爱丽丝·瓦塔姆 , Hyun Seung Yoo先生 , 詹姆斯·戴维斯 以下为:
用于从实验室衍生抗菌药物敏感性表型预测抗菌药物耐药性的基因组数据资源。 生物信息简报。 22 ( 6 ) ( 2021 ) [公元11年] 亚历山大·帕廷 , 托马斯·布雷廷 , 伊冯·埃夫拉德 , 朱一潭 , Hyun Seung Yoo先生 , 芳芳霞 , 宋浩江 , 奥斯汀·克莱德 , 毛利克·舒克拉 , 迈克尔·丰斯坦 , 詹姆斯·多罗肖 , 里克·L·史蒂文斯 以下为:
癌症细胞系药物反应预测的学习曲线。 BMC生物信息。 22 ( 1 ) 以下为: 252 ( 2021 ) [c10] 艾门·萨阿迪 , 达里奥·阿尔弗雷 , 雅都N.巴布吉 , 阿加斯蒂娅·巴蒂 , 本·布莱西克 , 亚历山大·布拉斯 , 托马斯·布雷廷 , 凯尔·查德 , 瑞恩·查德 , 奥斯汀·克莱德 , 彼得·科文尼 , 伊恩·福斯特 , 汤姆·吉布斯 , Shantenu Jha公司 , 克里斯托弗·凯佩特 , 迪特尔·克兰兹尔米勒 , 托尔斯滕·库思 , 韩国现代集团(Hyungro Lee) , 李卓钊 , Heng Ma公司 , 杰拉尔德·马蒂亚斯 , 安德烈·默兹基 , 亚历山大·帕廷 , 阿尔文德·拉马纳森 , 阿什卡·沙阿 , 亚伯拉罕·C·斯特恩 , 里克史蒂文斯 , 李坦 , 米哈伊尔·蒂托夫 , 安达·特里凡 , 阿里斯泰迪斯 , 马特奥·图里利 , Huub J.J.Van大坝 , 顺州湾 , 大卫·威夫林 , 尹俊奇 以下为:
IMPECCABLE:通过评估更好的LEads,对冠状病毒治疗进行集成建模。 ICPP公司 2021 以下为: 40:1-40:12 [i11] 阿加斯蒂娅·巴蒂 , 顺州湾 , 达里奥·阿尔弗雷 , 奥斯汀·R·克莱德 , 马西斯·博德 , 李坦 , 米哈伊尔·蒂托夫 , 安德烈·默兹基 , 马特奥·图里利 , Shantenu Jha公司 , 罗杰·海菲尔德 , 沃尔特·罗基亚 , 尼古拉·斯卡夫里 , 索罗·苏奇 , 迪特尔·克兰兹尔米勒 , 杰拉尔德·马蒂亚斯 , 大卫·威夫林 , 亚恩·多农 , 阿尔贝托·迪·梅格里奥 , 索菲亚·瓦莱科尔萨 , Heng Ma公司 , 安达·特里凡 , 阿尔文德·拉马纳森 , 汤姆·布雷廷 , 亚历山大·帕廷 , 芳芳霞 , 小坛段 , 里克史蒂文斯 , 彼得·科文尼 以下为:
大流行速度下的大流行药物:在高性能计算机上通过基于机器学习和物理的混合模拟加速新冠肺炎药物的发现。 CoRR公司 abs/2103.02843 ( 2021 ) [i10] 吴宇伦 , 尼古拉斯·乔马 , 安德鲁·德鲁·陈 , 米凯拉·卡什曼 , 埃及T.Prates , 马内什·沙阿 , 维罗尼卡·G·梅莱斯·维加拉 , 奥斯汀·克莱德 , 托马斯·布雷廷 , 魏比·德容 , 尼拉杰·库马尔 , 玛莎·S·海德 , 里克·L·史蒂文斯 , 纽金特 , 丹尼尔·雅各布森 , 詹姆斯·B·布朗 以下为:
空间图形关注和好奇驱动的抗病毒药物发现政策。 CoRR公司 abs/2106.02190 ( 2021 ) [第九章] 奥斯汀·克莱德 , 托马斯·布雷廷 , 亚历山大·帕廷 , Hyun Seung Yoo先生 , 雅都N.巴布吉 , 本·布莱西克 , 安德烈·默兹基 , 马特奥·图里利 , Shantenu Jha公司 , 阿尔文德·拉马纳森 , 里克史蒂文斯 以下为:
蛋白质-配体对接替代模型:深度学习加速虚拟筛选的SARS-CoV-2基准。 CoRR公司 abs/2106.07036 ( 2021 ) [i8] 马克斯·兹维亚金 , 托马斯·布雷廷 , 阿尔文德·拉马纳森 , 苏米特·库马尔Jha 以下为:
CrossedWires:一个语法上等效但语义上不同的深度学习模型的数据集。 CoRR公司 abs/2108.12768 ( 2021 ) 2020 [公元10年] 詹姆斯·戴维斯 , 爱丽丝·瓦塔姆 , 拉米·阿齐兹 , 托马斯·布雷廷 , 拉尔夫·巴特勒 , 罗里·巴特勒 , 菲利普·切伦斯基 , 尼尔·康拉德 , 艾伦·狄克曼 , 艾米丽·米·迪特里希 , 约瑟夫·加巴德 , 斯维特兰娜·格德斯 , 安德鲁·盖德 , 罗纳德·凯尼恩 , 达斯汀·马奇 , 毛春红 , 丹尼尔·默菲·奥尔森 , 马库斯·阮 , 埃里克·诺德伯格 , 加里·奥尔森 , 罗伯特·奥尔森 , 杰米·奥弗贝克 , 罗斯·A·奥弗贝克 , 布鲁斯·帕雷洛 , 戈登·普施 , 毛利克·舒克拉 , 克里斯·托马斯 , 马戈·瓦诺埃夫伦 , 维罗妮卡·冯斯坦 , 安德鲁·沃伦 , 芳芳霞 , 谢大文(Dawen Xie) , Hyun Seung Yoo先生 , 里克史蒂文斯 以下为:
PATRIC生物信息学资源中心:扩展数据和分析能力。 核酸研究。 48 ( 发布数据库 ) 以下为: D606-D612型 ( 2020 ) 【c9】 贾斯汀·沃兹尼亚克 , Hyun Seung Yoo先生 , 贾马卢丁·穆赫德·尤索夫 , 博格丹·尼古拉 , 尼科尔森·T·科利尔 , 乔纳森·奥齐克 , 托马斯·布雷廷 , 里克史蒂文斯 以下为:
高质量学习:对显著影响药物反应的肿瘤细胞的自动检测。 MLHPC公司/ AI4S@SC 2020 以下为: 40-49 [i7] 奥斯汀·克莱德 , 汤姆·布雷廷 , 亚历山大·帕廷 , Maulik Shaulik公司 , Hyun Seung Yoo先生 , 伊冯·埃夫拉德 , 朱一潭 , 芳芳霞 , 里克史蒂文斯 以下为:
癌症药物敏感性预测特征的系统化方法与深度学习。 CoRR公司 abs/2005.00095 ( 2020 ) [i6] 尼尔·盖蒂 , 托马斯·布雷廷 , 董进 , 里克史蒂文斯 , 芳芳霞 以下为:
利用表示学习和神经形态计算进行深度医学图像分析。 CoRR公司 abs/2005.05431 ( 2020 ) [i5] 朱一潭 , 托马斯·布雷廷 , 伊冯·埃夫拉德 , 亚历山大·帕廷 , 芳芳霞 , 毛利克·舒克拉 , Hyun Seung Yoo先生 , 詹姆斯·多罗肖 , 里克史蒂文斯 以下为:
集成转移学习预测抗癌药物反应。 CoRR公司 abs/2005.09572 ( 2020 ) [i4] 雅都N.巴布吉 , 本·布莱西克 , 汤姆·布雷廷 , 凯尔·查德 , 瑞恩·查德 , 奥斯汀·克莱德 , 伊恩·福斯特 , 致宏 , Shantenu Jha公司 , 李卓照 , 刘雪峰 , 阿尔文德·拉马纳森 , 易任 , 尼古拉斯·圣 , 马库斯·施瓦廷 , 里克史蒂文斯 , Hubertus Van大坝 , 里克瓦格纳 以下为:
利用AI和HPC支持的潜在客户开发瞄准SARS-CoV-2:第一次数据发布。 CoRR公司 abs/2006.02431 ( 2020 ) [i3] 艾门·萨阿迪 , 达里奥·阿尔弗雷 , 雅都N.巴布吉 , 阿加斯蒂娅·巴蒂 , 本·布莱西克 , 托马斯·布雷廷 , 凯尔·查德 , 瑞恩·查德 , 彼得·科文尼 , 安达·特里凡 , 亚历克斯·布雷斯 , 奥斯汀·克莱德 , 伊恩·福斯特 , 汤姆·吉布斯 , Shantenu Jha公司 , 克里斯托弗·凯佩特 , 托尔斯滕·库思 , 迪特尔·克兰兹尔米勒 , 韩国现代集团(Hyungro Lee) , 李卓钊 , Heng Ma公司 , 安德烈·默兹基 , 杰拉尔德·马蒂亚斯 , 亚历山大·帕廷 , 尹俊奇 , 阿尔文德·拉马纳森 , 阿什卡·沙阿 , 亚伯拉罕·C·斯特恩 , 里克史蒂文斯 , 李坦 , 米哈伊尔·蒂托夫 , 阿里斯泰迪斯 , 马特奥·图里利 , Huub J.J.Van大坝 , 顺州湾 , 大卫·威夫林 以下为:
IMPECCABLE:通过评估更好的LEads,对冠状病毒治疗进行集成建模。 CoRR公司 abs/2010.06574 ( 2020 ) [i2] 亚历山大·帕廷 , 托马斯·布雷廷 , 伊冯娜·埃弗拉德 , 朱一潭 , Hyun Seung Yoo先生 , 芳芳霞 , 宋浩江 , 奥斯汀·克莱德 , 毛利克·舒克拉 , 迈克尔·丰斯坦 , 詹姆斯·多罗肖 , 里克史蒂文斯 以下为:
癌症细胞系药物反应预测的学习曲线。 CoRR公司 abs/2011.12466 ( 2020 )
2010 – 2019
2019 [公元9年] 狄奥尼西奥斯·安东诺普洛斯 , 里达·阿萨夫 , 拉米·卡拉姆·阿齐兹 , 托马斯·布雷廷 , 克里斯托弗·布恩 , 尼尔·康拉德 , 詹姆斯·戴维斯 , 艾米丽·米·迪特里希 , 特里·迪斯 , 斯维特兰娜·格德斯 , 罗纳德·凯尼恩 , 达斯汀·马奇 , 毛春红 , 丹尼尔·默菲·奥尔森 , 埃里克·K·诺德伯格 , 加里·奥尔森 , 罗伯特·奥尔森 , 罗斯·A·奥弗贝克 , 布鲁斯·帕雷洛 , 戈登·普施 , 约翰·桑特尔 , 毛利克·舒克拉 , 里克·L·史蒂文斯 , 马戈·瓦诺埃夫伦 , 维罗妮卡·冯斯坦 , 安德鲁·沃伦 , 爱丽丝·瓦塔姆 , 芳芳霞 , Hyun Seung Yoo先生 以下为:
PATRIC是研究抗菌药物耐药性的独特资源。 生物信息简报。 20 ( 4 ) 以下为: 1094-1102 ( 2019 ) 【c8】 吴兴福 , 瓦莱丽·泰勒 , 贾斯汀·沃兹尼亚克 , 里克史蒂文斯 , 托马斯·布雷廷 , 芳芳霞 以下为:
并行癌症深度学习CANDLE基准的性能、能量和可扩展性分析与改进。 ICPP公司 2019 以下为: 78:1-78:11 【c7】 普拉桑娜·巴拉普拉卡什 , 罗曼·埃格尔 , 米沙·萨利姆 , 斯特凡·M·怀尔德 , 文卡特拉姆·维什瓦纳 , 芳芳霞 , 汤姆·布雷廷 , 里克史蒂文斯 以下为:
基于可扩展强化学习的神经架构搜索用于癌症深度学习研究。 联合国安全理事会 2019 以下为: 37:1-37:33 [i1] 普拉桑娜·巴拉普拉卡什 , 罗曼·埃格尔 , 米沙·萨利姆 , 斯特凡·M·怀尔德 , 文卡特拉姆·维什瓦纳 , 芳芳霞 , 汤姆·布雷廷 , 里克史蒂文斯 以下为:
癌症深度学习研究中基于可扩展强化学习的神经架构搜索。 CoRR公司 abs/1909.00311 ( 2019 ) 2018 [j8] 贾斯汀·沃兹尼亚克 , 拉杰夫·贾恩 , 普拉桑娜·巴拉普拉卡什 , 乔纳森·奥齐克 , 尼科尔森·T·科利尔 , 约翰·鲍尔 , 芳芳霞 , 托马斯·布雷廷 , 里克史蒂文斯 , 贾马卢丁·穆赫德·尤索夫 , 克里斯蒂娜·加西亚-卡多纳 , 布莱恩·范·埃森 , 马修·鲍曼 以下为:
CANDLE/主管:应用于癌症研究的机器学习工作流框架。 BMC生物信息。 19-S型 ( 18 ) 以下为: 59-69 ( 2018 ) [j7] 芳芳霞 , 毛利克·舒克拉 , 托马斯·布雷廷 , 克里斯蒂娜·加西亚-卡多纳 , 朱迪思·科恩 , 乔纳森·艾伦 , 谢尔盖·马斯洛夫 , 苏珊·霍尔贝克 , 詹姆斯·多罗肖 , 伊冯·埃夫拉德 , 埃里克·斯塔尔伯格 , 里克·L·史蒂文斯 以下为:
通过深度学习预测肿瘤细胞对药物对的反应。 BMC生物信息。 19-S型 ( 18 ) 以下为: 71至79 ( 2018 ) 【c6】 乔治·F·扎基 , 贾斯汀·沃兹尼亚克 , 乔纳森·奥齐克 , 尼科尔森·T·科利尔 , 托马斯·布雷廷 , 里克史蒂文斯 以下为:
带有容器的可移植和可重用的深度学习基础设施可加速癌症研究。 南卡罗来纳州ESPM2 2018 以下为: 54-61 2017 [j6] 爱丽丝·瓦塔姆 , 詹姆斯·戴维斯 , 里达·阿萨夫 , 塞巴斯蒂安·博伊斯弗特 , 托马斯·布雷廷 , 克里斯托弗·本 , 尼尔·康拉德 , 艾米丽·米·迪特里希 , 特里·迪斯 , 约瑟夫·加巴德 , 斯维特兰娜·格德斯 , 克里斯托弗·亨利 , 罗纳德·凯尼恩 , 达斯汀·马奇 , 毛春红 , 埃里克·诺德伯格 , 加里·奥尔森 , 丹尼尔·默菲·奥尔森 , 罗伯特·奥尔森 , 罗斯·A·奥弗贝克 , 布鲁斯·帕雷洛 , 戈登·普施 , 毛利克·舒克拉 , 维罗妮卡·冯斯坦 , 安德鲁·S·沃伦 , 芳芳霞 , Hyun Seung Yoo先生 , 里克·L·史蒂文斯 以下为:
对全细菌生物信息学数据库和分析资源中心PATRIC的改进。 核酸研究。 45 ( 发布数据库 ) 以下为: D535-D542型 ( 2017 ) 【c5】 杰西卡·博滕 , 唐娜·R·里维拉 , 马杜米塔·迈尼尼 , 乔治亚·D·图拉西 , 坦莫伊·巴塔查里亚 , Ana Paula de Oliveira销售 , 托马斯·布雷廷 , 保罗·A·费恩 , 林恩·彭伯蒂 以下为:
利用大规模计算进行人口信息集成、分析和建模。 AMIA公司 2017 2015 [j5] 安德烈亚斯·威尔克 , 贾里德·比肖夫 , 特拉维斯·哈里森 , 汤姆·布雷廷 , 马克·德索萨 , 沃尔夫冈·格拉赫 , 亨特·马修斯 , 托比亚斯·帕齐安 , 杰瑞德·威尔科宁 , 伊丽莎白·M·格拉斯 , Narayan Desai公司 , 福克·梅耶 以下为:
用于访问MG-RAST微生物群落数据的RESTful API。 公共科学图书馆计算。 生物。 11 ( 1 ) ( 2015 ) 2012 【j4】 帕维尔·S·诺维奇科夫 , 托马斯·布雷廷 , 埃琳娜·诺维奇科娃 , Paramvir S.Dehal公司 , 亚当·阿金 , Inna Dubchak酒店 , 德米特里·罗迪奥诺夫 以下为:
RegPrecise web服务界面:通过编程访问比较基因组学重建的细菌中的转录调控相互作用。 核酸研究。 40 ( Web服务器问题 ) 以下为: 604-608 ( 2012 ) 2011 [j3] 谢尔顿·D·格里菲斯 , 丹尼尔·奎斯特 , 托马斯·布雷廷 , 罗伯特·W·科廷汉姆 以下为:
场景驱动的数据建模:一种集成不同数据源和数据流的方法。 BMC生物信息。 12 ( S-10型 ) 以下为: 第17节 ( 2011 ) [c4] 托马斯·布雷廷 , 劳拉·普勒姆 , 丹尼尔·奎斯特 , 崔晓慧 , 徐松华 , 理查德·斯托德 以下为:
海报:一种新颖的生物威胁态势感知架构。 SC伴侣 2011 以下为: 45-46 2010 [注2] 丹尼尔·奎斯特 , 米里亚姆·L·兰德 , 托马斯·布雷廷 , 罗伯特·W·科廷汉姆 以下为:
用于存储和表示微生物生物注释的下一代模型。 BMC生物信息。 11 ( S-6系列 ) 以下为: 第15节 ( 2010 )
2000 – 2009
2008 【c3】 罗珊·塔皮亚 , 谢家瑞(Gary Xie) , 拉维·D·巴拉博特 , 杰里·迈尔斯 , 托马斯·布雷廷 以下为:
托托链球菌:一个物种特异性比较分析网站原型。 生物综合公司 2008 以下为: 513-517 2007 【c2】 阿维纳什·凯瓦拉马尼 , 莱利·阿诺德维尔 , 克利夫·韩 , 奥尔加·切尔特科夫 , 托马斯·布雷廷 以下为:
高通量微生物基因组整理的一种新方法:在低质量Sanger数据中合并454个序列数据用于缝隙闭合。 生物综合公司 2007 以下为: 169-174 2005 【c1】 托马斯·布雷廷 , 阿维纳什·凯瓦拉马尼 以下为:
生物过滤器:一种用于并行部署和动态链接独立生物信息学工具的架构。 IPDPS公司 2005 2001 [j1] 迈克尔·E·沃尔 , 帕特里夏·A·戴克 , 托马斯·布雷廷 以下为:
SVDMAN——微阵列数据的角值分解分析。 生物信息。 17 ( 6 ) 以下为: 566-568 ( 2001 )