年別の研究成果
年別の研究成果
フィンガープリント
Yasubumi Sakakibaraが活動している研究トピックを掘り下げます。このトピックラベルは、この研究者の研究成果に基づきます。これらがまとまってユニークなフィンガープリントを構成します。
- 1 類似のプロファイル
ネットワーク
国/地域レベルにおける最近の外部共同研究。点をクリックして詳細を開くか、または
-
Deep learning integration of molecular and interactome data for protein–compound interaction prediction
Watanabe, N., Ohnuki, Y. & Sakakibara, Y., 2021 12, In: Journal of Cheminformatics. 13, 1, 36.研究成果: Article › 査読
Open Access1 被引用数 (Scopus) -
Hamster PIWI proteins bind to piRNAs with stage-specific size variations during oocyte maturation
Ishino, K., Hasuwa, H., Yoshimura, J., Iwasaki, Y. W., Nishihara, H., Seki, N. M., Hirano, T., Tsuchiya, M., Ishizaki, H., Masuda, H., Kuramoto, T., Saito, K., Sakakibara, Y., Toyoda, A., Itoh, T., Siomi, M. C., Morishita, S. & Siomi, H., 2021 3 18, In: Nucleic acids research. 49, 5, p. 2700-2720 21 p.研究成果: Article › 査読
Open Access2 被引用数 (Scopus) -
MetaVelvet-DL: a MetaVelvet deep learning extension for de novo metagenome assembly
Liang, K. C. & Sakakibara, Y., 2021 6, In: BMC bioinformatics. 22, 427.研究成果: Article › 査読
Open Access -
Performance of a deep learning-based identification system for esophageal cancer from CT images
Takeuchi, M., Seto, T., Hashimoto, M., Ichihara, N., Morimoto, Y., Kawakubo, H., Suzuki, T., Jinzaki, M., Kitagawa, Y., Miyata, H. & Sakakibara, Y., 2021 7, In: Esophagus. 18, 3, p. 612-620 9 p.研究成果: Article › 査読
1 被引用数 (Scopus) -
RNA secondary structure prediction using deep learning with thermodynamic integration
Sato, K., Akiyama, M. & Sakakibara, Y., 2021 12, In: Nature communications. 12, 1, 941.研究成果: Article › 査読
Open Access6 被引用数 (Scopus)