A knowledge graph representation learning approach to predict novel kinase-substrate interactions.

Gavali, Sachin; Ross, Karen; Chen, Chuming; Cowart, Julie; Wu, Cathy H

Gavali, Sachin; Ross, Karen; Chen, Chuming; Cowart, Julie; Wu, Cathy H.

Affiliation

Gavali S; University of Delaware, Newark, DE 590 Avenue 1743, Suite 147, Newark, DE, USA. saching@udel.edu.
Ross K; Georgetown University Medical Center, Washington DC, USA.
Chen C; University of Delaware, Newark, DE 590 Avenue 1743, Suite 147, Newark, DE, USA. saching@udel.edu.
Cowart J; University of Delaware, Newark, DE 590 Avenue 1743, Suite 147, Newark, DE, USA. saching@udel.edu.
Wu CH; University of Delaware, Newark, DE 590 Avenue 1743, Suite 147, Newark, DE, USA. saching@udel.edu.

Mol Omics ; 18(9): 853-864, 2022 10 31.

Article de En | MEDLINE | ID: mdl-35975455

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Texte intégral: 1 Collection: 01-internacional Base de données: MEDLINE Sujet principal: Reconnaissance automatique des formes / Protéome Type d'étude: Prognostic_studies / Risk_factors_studies Limites: Humans Langue: En Journal: Mol Omics Année: 2022 Type de document: Article Pays d'affiliation: États-Unis d'Amérique

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