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【外文期刊】 Salha, Guillaume ; Hennequin, Romain ; 等 《Neural Networks: The Official Journal of the International Neural Network Society》 2021年142卷 1-19页SCISCIEMEDLINE
【关键词】 Graph autoencoders;Graph variational autoencoders;Scalability;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Xuan, Ping ; Fan, Mengsi ; 等 2022年23卷1期 SCISCIEMEDLINE
【关键词】 Drug-protein interaction prediction;Attention-enhanced topological representation;Pairwise attribute representation;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Talluri, Sekhar ; Kamal, Mohammad Amjad ; 等 2024年31卷5期 554-572页
【关键词】 Anti-cancer drug design;computational drug design;convolutional neural networks;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Ping,Xuan ; Mengsi,Fan ; 等 《Briefings in bioinformatics》 2022年23卷1期 SCIMEDLINEBP
【关键词】 Attention-enhanced topological representation;Drug–protein interaction prediction;Graph convolutional and variational autoencoders;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Jinyun,Niu ; Fangfang,Zhu ; 等 《Computational and structural biotechnology journal》 2024年23卷 4369-4383页SCIMEDLINE
【关键词】 Consensus clustering;Deep learning;Multi-view variational graph autoencoders;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Song,Lei ; Xiujuan,Lei ; 等 《Frontiers in pharmacology》 2022年13卷 1056605页
【关键词】 COVID-19;drug repositioning;graph representation learning;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Guillaume,Salha ; Romain,Hennequin ; 等 《Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society》 2021年142卷 1-19页SCIMEDLINEBP
【关键词】 Graph autoencoders;Graph convolutional networks;Graph variational autoencoders;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Zeyu,Fu ; Chunlin,Chen ; 等 《BMC genomics》 2025年26卷1期 767页SCIMEDLINECABP
【关键词】 Clustering;Graph attention networks;Neural ordinary differential equation;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Sekhar,Talluri ; Mohammad Amjad,Kamal ; 等 《Current medicinal chemistry》 2024年31卷5期 554-572页SCIMEDLINECABP
【关键词】 Anti-cancer drug design;computational drug design;convolutional neural networks;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Yizi,Zhang ; Meimei,Liu ; 等 《Imaging neuroscience (Cambridge, Mass.)》 2024年2卷
【关键词】 brain structural connectomes;diffusion imaging;graph neural networks;
- 概要：
- 方法：
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