马尤米·卡马达
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2020年–今天
2023 [j6] 纳鲁米·Hatano , 马尤米·卡马达 , 小岛良介 , 大野雅史 :
使用图形神经网络的基于网络的癌症特异性驱动错义突变预测方法。 BMC生物信息。 24 ( 1 ) : 383 ( 2023 ) [i3] 井上和久 , 小岛良介 , 马尤米·卡马达 , 大野雅史 :
通过集成背景知识图进行基因表达分类的端到端框架:应用于癌症预后预测。 CoRR公司 abs/2306.17202 ( 2023 ) [i2] 中村雅哉 , 小岛良介 , 冈本裕治 , 内野英一郎 , 水谷洋平 , 原田洋平 , 马尤米·卡马达 , Manabu Muto公司 , 柳田本子 , 大野雅史 :
一种新的深度状态空间分析框架,用于从EHR时间序列数据中估计和分类患者潜在状态。 CoRR公司 abs/2307.11487 ( 2023 ) 2022 [i1] 高木厚子 , 马尤米·卡马达 , 厄里·哈马塔尼 , 小岛良介 , 大野雅史 :
图九:基于图的电子XAI(可解释人工智能),用于从生物制药网络中重新定位药物。 CoRR公司 abs/2212.10788 ( 2022 )
2010 – 2019
2019 [j5] 玉宝 , 西蒙尼·马里尼 , Takeyuki Tamura先生 , 马尤米·卡马达 , 前川信戈 , 细川浩史 , 宋江宁 , 阿克苏Tatsuya Akutsu :
更准确地预测半胱氨酸天冬氨酸蛋白酶裂解位点:对当前方法、工具和特征的综合评述。 生物信息简报。 20 ( 5 ) : 1669-1684 ( 2019 ) 【c5】 马尤米·卡马达 , 片山俊一 , 水池川岛 , 小岛良介 , 中川正彦 , 大野雅史 :
Med2RDF:临床基因组医学语义生物医学知识库和API。 SWAT4HCLS公司 2019 : 161-162 2018 【j4】 森弘·林下 , 冈田正彦(Noriyuki Okada) , 马尤米·卡马达 , 高野仁 :
改进条件随机场模型预测蛋白质-RNA残基接触。 数量。 生物。 6 ( 2 ) : 155-162 ( 2018 ) 2017 【c4】 马尤米·卡马达 , 片山俊一 , 水池川岛 , 小岛良介 , 中川正彦 , 大野雅史 :
基因组变异临床解释知识库的构建。 SWAT4LS系列 2017 2013 [j3] 森弘·林下 , 马尤米·卡马达 , 宋江宁 , 阿克苏Tatsuya Akutsu :
使用套索的二维条件随机场预测蛋白质-RNA残基-碱基接触。 BMC系统。 生物。 7 ( S-2段 ) : 第15节 ( 2013 ) 2012 【c3】 森弘·林下 , 马尤米·卡马达 , 宋江宁 , 阿克苏Tatsuya Akutsu :
使用二维条件随机场预测蛋白-RNA残基接触。 国际标准银行 2012 : 152-157 2011 [注2] 奥兹古尔·德米尔·卡武克 , 马尤米·卡马达 , 阿克苏Tatsuya Akutsu , 恩斯特·沃尔特·克纳普 :
对于具有大量特征的小数据集,使用逐步L1、L2正则化和特征选择进行预测。 BMC生物信息。 12 : 412 ( 2011 ) [j1] 森弘·林下 , 马尤米·卡马达 , 宋江宁 , 阿克苏Tatsuya Akutsu :
使用结构域信息预测蛋白质相互作用的条件随机场方法。 BMC系统。 生物。 5 ( S-1号机组 ) : 第8节 ( 2011 )
2000 – 2009
2009 【c2】 马尤米·卡马达 , Sachi Kimura公司 , 户田美仁 , 高田正美 , Kazuki Joe公司 :
三维蛋白质结构的时间序列特征聚类。 PDPTA公司 2009 : 749-755 2008 【c1】 马尤米·卡马达 , Natsu Nakajima公司 , 石川智佐(Chisato Ishikawa) , 高田正美 , Kazuki乔 :
利用E-cell系统构建耐乙醇酵母模型。 PDPTA公司 2008 : 776-782