Zobrazeno 1 - 10
of 50
pro vyhledávání: '"Pluskal, Tomas"'
Autor:
Bushuiev, Anton, Bushuiev, Roman, Zadorozhny, Nikola, Samusevich, Raman, Stärk, Hannes, Sedlar, Jiri, Pluskal, Tomáš, Sivic, Josef
Data scarcity and distribution shifts often hinder the ability of machine learning models to generalize when applied to proteins and other biological data. Self-supervised pre-training on large datasets is a common method to enhance generalization. H
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2411.02109
Autor:
Bushuiev, Roman, Bushuiev, Anton, de Jonge, Niek F., Young, Adamo, Kretschmer, Fleming, Samusevich, Raman, Heirman, Janne, Wang, Fei, Zhang, Luke, Dührkop, Kai, Ludwig, Marcus, Haupt, Nils A., Kalia, Apurva, Brungs, Corinna, Schmid, Robin, Greiner, Russell, Wang, Bo, Wishart, David S., Liu, Li-Ping, Rousu, Juho, Bittremieux, Wout, Rost, Hannes, Mak, Tytus D., Hassoun, Soha, Huber, Florian, van der Hooft, Justin J. J., Stravs, Michael A., Böcker, Sebastian, Sivic, Josef, Pluskal, Tomáš
The discovery and identification of molecules in biological and environmental samples is crucial for advancing biomedical and chemical sciences. Tandem mass spectrometry (MS/MS) is the leading technique for high-throughput elucidation of molecular st
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2410.23326
Autor:
Bushuiev, Anton, Bushuiev, Roman, Sedlar, Jiri, Pluskal, Tomas, Damborsky, Jiri, Mazurenko, Stanislav, Sivic, Josef
In recent years, there has been remarkable progress in machine learning for protein-protein interactions. However, prior work has predominantly focused on improving learning algorithms, with less attention paid to evaluation strategies and data prepa
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2404.10457
Autor:
Bushuiev, Anton, Bushuiev, Roman, Kouba, Petr, Filkin, Anatolii, Gabrielova, Marketa, Gabriel, Michal, Sedlar, Jiri, Pluskal, Tomas, Damborsky, Jiri, Mazurenko, Stanislav, Sivic, Josef
Discovering mutations enhancing protein-protein interactions (PPIs) is critical for advancing biomedical research and developing improved therapeutics. While machine learning approaches have substantially advanced the field, they often struggle to ge
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2310.18515
Autor:
Karapici, Valbona, Trojer, Alex, Lazarevikj, Marija, Pluskal, Tomáš, Chernobrova, Anna, Nezirić, Emir, Zuecco, Giulia, Alerci, Aldo Leonardo, Seydoux, Martin, Doujak, Eduard, Rudolf, Pavel
Publikováno v:
In Energy Reports December 2024 12:5633-5647
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.