MODAPro: Explainable Heterogeneous Networks with Variational Graph Autoencoder for Mining Disease-Specific Functional Molecules and Pathways from Omics Data

The rapid growth of multiomics data has revolutionized our ability to investigate disease mechanisms, yet significant challenges persist in achieving meaningful integration due to inherent data heterogeneity, characteristic sparsity patterns, and the persistent interpretability gap in current analyt...

Celý popis

Podrobná bibliografie

Vydáno v:	Analytical chemistry (Washington) Ročník 97; číslo 42; s. 23222
Hlavní autoři:	Zhao, Jinhui, He, Jiarui, Guan, Pengwei, Bao, Han, Zhao, Xinjie, Zhao, Chunxia, Qin, Wangshu, Lu, Xin, Xu, Guowang
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	United States 28.10.2025
Témata:	Autoencoder Data Mining Deep Learning Humans
ISSN:	1520-6882, 1520-6882
On-line přístup:	Zjistit podrobnosti o přístupu
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!