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    首页> PLoS computational biology> A probabilistic knowledge graph for target identification.

    A probabilistic knowledge graph for target identification.

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    作者： Chang,Liu [1] ; Kaimin,Xiao [2] ; Cuinan,Yu [3] ; Yipin,Lei [4] ; Kangbo,Lyu [1] ; Tingzhong,Tian [1] ; Dan,Zhao [1] ; Fengfeng,Zhou [1] ; Haidong,Tang [5] ; Jianyang,Zeng [2]
    作者单位： Institute for Interdisciplinary Information Sciences, Tsinghua University, Beijing, China. [1] School of Pharmaceutical Sciences, Tsinghua University, Beijing, China. [2] Joint Graduate Program of Peking-Tsinghua-NIBS, School of Life Sciences, Tsinghua University, Beijing, China. [3] Machine Learning Department, Silexon AI Technology Co., Ltd., Nanjing, Jiangsu Province, China. [4] Key Laboratory of Symbolic Computation and Knowledge Engineering of Ministry of Education, College of Computer Science and Technology, Jilin University, Changchun, Jilin Province, China. [5] School of Engineering, Westlake University, Hangzhou, China. [6] Westlake Laboratory of Life Sciences and Biomedicine, Hangzhou, China. [7] Research Center for Industries of the Future and School of Engineering, Westlake University, Hangzhou, Zhejiang Province, China. [8]
    主题词 人类(Humans);计算生物学(Computational Biology);药物发现(Drug Discovery);算法(Algorithms);黑色素瘤(Melanoma);概率(Probability);结直肠肿瘤(Colorectal Neoplasms)
    DOI 10.1371/journal.pcbi.1011945
    PMID 38578805
    发布时间 2024-04-26
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    PLoS computational biology

    PLoS computational biology

    2024年20卷4期

    e1011945页

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