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    ATTIC is an integrated approach for predicting A-to-I RNA editing sites in three species.
    Chen, Ruyi ; Li, Fuyi ; et al.
    In: Briefings in Bioinformatics, Jg. 24 (2023-05-01), Heft 3, S. 1-15
    Online academicJournal
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    STMHCpan, an accurate Star-Transformer-based extensible framework for predicting MHC I allele binding peptides.
    Ye, Zheng ; Li, Shaohao ; et al.
    In: Briefings in Bioinformatics, Jg. 24 (2023-05-01), Heft 3, S. 1-11
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    Concepts and methods for transcriptome-wide prediction of chemical messenger RNA modifications with machine learning.
    Mateos, Pablo Acera ; Zhou, You ; et al.
    In: Briefings in Bioinformatics, Jg. 24 (2023-05-01), Heft 3, S. 1-14
    Online academicJournal
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    Benchmarking of analytical combinations for COVID-19 outcome prediction using single-cell RNA sequencing data.
    Cao, Yue ; Ghazanfar, Shila ; et al.
    In: Briefings in Bioinformatics, Jg. 24 (2023-05-01), Heft 3, S. 1-10
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    Machine learning for RNA 2D structure prediction benchmarked on experimental data.
    Justyna, Marek ; Antczak, Maciej ; et al.
    In: Briefings in Bioinformatics, Jg. 24 (2023-05-01), Heft 3, S. 1-9
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    A novel heterophilic graph diffusion convolutional network for identifying cancer driver genes.
    Zhang, Tong ; Zhang, Shao-Wu ; et al.
    In: Briefings in Bioinformatics, Jg. 24 (2023-05-01), Heft 3, S. 1-11
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    BindingSite-AugmentedDTA: enabling a next-generation pipeline for interpretable prediction models in drug repurposing.
    Yousefi, Niloofar ; Yazdani-Jahromi, Mehdi ; et al.
    In: Briefings in Bioinformatics, Jg. 24 (2023-05-01), Heft 3, S. 1-13
    Online academicJournal
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    Using traditional machine learning and deep learning methods for on- and off-target prediction in CRISPR/Cas9: a review.
    Sherkatghanad, Zeinab ; Abdar, Moloud ; et al.
    In: Briefings in Bioinformatics, Jg. 24 (2023-05-01), Heft 3, S. 1-25
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    Machine learning for synergistic network pharmacology: a comprehensive overview.
    Noor, Fatima ; Asif, Muhammad ; et al.
    In: Briefings in Bioinformatics, Jg. 24 (2023-05-01), Heft 3, S. 1-27
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    TCMFP: a novel herbal formula prediction method based on network target's score integrated with semi-supervised learning genetic algorithms.
    Niu, Qikai ; Li, Hongtao ; et al.
    In: Briefings in Bioinformatics, Jg. 24 (2023-05-01), Heft 3, S. 1-16
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    epitope1D: accurate taxonomy-aware B-cell linear epitope prediction.
    Silva, Bruna Moreira da ; Ascher, David B ; et al.
    In: Briefings in Bioinformatics, Jg. 24 (2023-05-01), Heft 3, S. 1-8
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    SoCube: an innovative end-to-end doublet detection algorithm for analyzing scRNA-seq data.
    Zhang, Hongning ; Lu, Mingkun ; et al.
    In: Briefings in Bioinformatics, Jg. 24 (2023-05-01), Heft 3, S. 1-13
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    Poincaré maps for visualization of large protein families.
    Susmelj, Anna Klimovskaia ; Ren, Yani ; et al.
    In: Briefings in Bioinformatics, Jg. 24 (2023-05-01), Heft 3, S. 1-8
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    Analysis of super-enhancer using machine learning and its application to medical biology.
    Hamamoto, Ryuji ; Takasawa, Ken ; et al.
    In: Briefings in Bioinformatics, Jg. 24 (2023-05-01), Heft 3, S. 1-17
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    ProsmORF-pred: a machine learning-based method for the identification of small ORFs in prokaryotic genomes.
    Khanduja, Akshay ; Kumar, Manish ; et al.
    In: Briefings in Bioinformatics, Jg. 24 (2023-05-01), Heft 3, S. 1-15
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    FLAN: feature-wise latent additive neural models for biological applications.
    Nguyen, An-Phi ; Vasilaki, Stefania ; et al.
    In: Briefings in Bioinformatics, Jg. 24 (2023-05-01), Heft 3, S. 1-11
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    TEINet: a deep learning framework for prediction of TCR–epitope binding specificity.
    Jiang, Yuepeng ; Huo, Miaozhe ; et al.
    In: Briefings in Bioinformatics, Jg. 24 (2023-03-01), Heft 2, S. 1-10
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    PROSE: phenotype-specific network signatures from individual proteomic samples.
    Wong, Bertrand Jern Han ; Kong, Weijia ; et al.
    In: Briefings in Bioinformatics, Jg. 24 (2023-03-01), Heft 2, S. 1-12
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    Machine learning on protein–protein interaction prediction: models, challenges and trends.
    Tang, Tao ; Zhang, Xiaocai ; et al.
    In: Briefings in Bioinformatics, Jg. 24 (2023-03-01), Heft 2, S. 1-11
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    Auto-Kla: a novel web server to discriminate lysine lactylation sites using automated machine learning.
    Lai, Fei-Liao ; Gao, Feng
    In: Briefings in Bioinformatics, Jg. 24 (2023-03-01), Heft 2, S. 1-9
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