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GCAEMDA: Predicting miRNA-disease associations via graph convolutional autoencoder.
Li, Lei; Wang, Yu-Tian; Ji, Cun-Mei; Zheng, Chun-Hou; Ni, Jian-Cheng; Su, Yan-Sen.
Afiliación
  • Li L; School of Cyber Science and Engineering, Qufu Normal University, Qufu, China.
  • Wang YT; School of Cyber Science and Engineering, Qufu Normal University, Qufu, China.
  • Ji CM; School of Cyber Science and Engineering, Qufu Normal University, Qufu, China.
  • Zheng CH; School of Artifial Intelligence, Anhui University, Hefei, China.
  • Ni JC; School of Cyber Science and Engineering, Qufu Normal University, Qufu, China.
  • Su YS; School of Artifial Intelligence, Anhui University, Hefei, China.
PLoS Comput Biol ; 17(12): e1009655, 2021 12.
Article en En | MEDLINE | ID: mdl-34890410
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Texto completo: 1 Colección: 01-internacional Banco de datos: MEDLINE Asunto principal: Redes Neurales de la Computación / Predisposición Genética a la Enfermedad / MicroARNs / Modelos Genéticos Tipo de estudio: Prognostic_studies / Risk_factors_studies Límite: Humans Idioma: En Revista: PLoS Comput Biol Asunto de la revista: BIOLOGIA / INFORMATICA MEDICA Año: 2021 Tipo del documento: Article País de afiliación: China
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