Link prediction in protein-protein interaction networks using graph embedding-based topological information and a generative adversarial network machine learning model

Bibliográfiai részletek
Szerző:	Balogh Olivér Márton
További közreműködők:	Escudero Vinolo, Marcos, PhD (Témavezető) Carballeira López, Pablo, PhD (Témavezető)
Dokumentumtípus:	Diplomamunka
Megjelent:	2022-02-02
Online Access:	https://diplomamunka.ppke.hu/8525

Hasonló tételek

Software Development for the Simulation And Analysis of Protein-Protein Dynamical Networks
Szerző: Spagina Zoltán Bence
Megjelent: (2014)

Analysis of protein complexes and networks in synaptic disorders
Szerző: Dirner Anna
Megjelent: (2014)

Computational analysis of the postsynaptic protein protein interaction network /
Szerző: Atymtay Shynar
Megjelent: (2024)

Phenotype Prediction from Protein Complex Simulations
Szerző: Weber Áron
Megjelent: (2022)

Modelling the structure and interactions of the postsynaptic Homer protein
Szerző: Molnár Ízisz Viola
Megjelent: (2019)

Exploitation, detection and prevention of Adversarial Attacks on Deep Neural Networks
Szerző: Kontár Soma Gábor
Megjelent: (2015)

Increasing the robustness of deep neural networks against adversarial attacks and solving other prominent problems in the application of machine learning
Szerző: Jalal Alafandi
Megjelent: (2023)

Uncovering the direct domain-domain interactions in protein complexes
Szerző: Kozák Anna Franciska
Megjelent: (2015)

Context-dependent prediction of protein complexes by SiComPre
Szerző: Rizzetto S, et al.
Megjelent: (2018)

Artificial bone scintigraphy image generation using neural networks
Szerző: Prajczer Péter
Megjelent: (2022)

Effect of protein aggregation on protein complex assemblies
Szerző: Kiss Rita Szilvia
Megjelent: (2012)

Occurrence of Ordered and Disordered Structural Elements in Postsynaptic Proteins Supports Optimization for Interaction Diversity
Szerző: Kiss-Tóth Annamária, et al.
Megjelent: (2019)

Diversity of synaptic protein complexes as a function of the abundance of their constituent proteins A modeling approach /
Szerző: Miski Marcell, et al.
Megjelent: (2022)

Brain age prediction based on convolutional neural networks trained on T1 weighted MRI volumes
Szerző: Kemenczky Péter
Megjelent: (2015)

Optimizing Transformer-based Neural Networks for Enhanced Ab Initio Gene Prediction in ESKAPE Pathogens
Szerző: Ortiz Nicole
Megjelent: (2024)

Protein complex data structures and simulations
Szerző: Vági Levente
Megjelent: (2021)

Accelerating the postprocessing of protein complex simulations
Szerző: Pásztor Flóra Katinka
Megjelent: (2022)

Disentangling the complexity of low complexity proteins
Szerző: Pablo Mier, et al.
Megjelent: (2020)

Hepatic vascular network segmentation for liver surgery planning
Szerző: Benis Olivér
Megjelent: (2022)

Data Analysis and Machine Learning for Speech-Music Playlist generation
Szerző: Khorani Maikey Zaki Bia
Megjelent: (2015)

Implementing the cytoskeleton into a protein complex simulation
Szerző: Tóth Marcella Zsófia
Megjelent: (2021)

Identification of protein complexes with transcriptional factor roles
Szerző: Galambos Anna Rita
Megjelent: (2022)

Activity Recognition Using CNN Networks
Szerző: Mallick Rupayan
Megjelent: (2014)

Processing echocardiogram images with neural network
Szerző: Soós András László
Megjelent: (2022)

Preventing Overconfident Responses in Neural Networks
Szerző: Bódis Viktor
Megjelent: (2014)

Network modeling of cortical dynamics and computations
Szerző: Vértes Eszter
Megjelent: (2011)

The role of placental proteins in the regulation of the maternal immune response
Szerző: Kapitány Judit
Megjelent: (2014)

Acceleration of a Protein Structure Comparison Algorithm on FPGA
Szerző: Árpád Goretity, et al.
Megjelent: (2017)

Topological constraints for hepatic vascular segmentation with transformers
Szerző: Ruiz Guijosa Alberto
Megjelent: (2022)

Networks of the Armenian Diaspora The National and International Connections of the Armenian Catholic Ordinariate in Romania /
Szerző: Tsatryan Mila
Megjelent: (2023)

Applications of Cellular Neural/Nonlinear Networks in Physics
Szerző: Ercsey-Ravasz Mária-Magdolna
Megjelent: (2008)

Classification performance improvements for deep neural networks
Szerző: Halász András Pál
Megjelent: (2015)

Analysis of Large-Scale PPI Networks in Python
Szerző: Kovách Péter
Megjelent: (2013)

Study of artificial neural network pruning strategies
Szerző: Belánszki Tibor
Megjelent: (2023)

Evaluation of pruning methods for artificial neural networks
Szerző: Borcsiczky Judit
Megjelent: (2023)

Development of neural networks for heart slice segmentation
Szerző: Rácz Adrienn
Megjelent: (2025)

Examination of protein phase separation via experimental and computational methods
Szerző: Szabó András László
Megjelent: (2014)

Are proposed early genetic codes capable of encoding viable proteins?
Szerző: Kovácsné Ángyán Annamária Franciska, et al.
Megjelent: (2014)

Role of single alpha-helical regions in Golgi-associated proteins
Szerző: Mányoki Vincze Adél
Megjelent: (2024)

Study of supra-domain organization in experimentally determined and modeled protein structures
Szerző: Keller Viktória
Megjelent: (2024)