Predicting protein and pathway associations for understudied dark kinases using pattern-constrained knowledge graph embedding
The 534 protein kinases encoded in the human genome constitute a large druggable class of proteins that include both well-studied and understudied “dark” members. Accurate prediction of dark kinase functions is a major bioinformatics challenge. Here, we employ a graph mining approach that uses the e...
Uloženo v:
| Vydáno v: | PeerJ (San Francisco, CA) Ročník 11; s. e15815 |
|---|---|
| Hlavní autoři: | , , , , , |
| Médium: | Journal Article |
| Jazyk: | angličtina |
| Vydáno: |
United States
PeerJ. Ltd
18.10.2023
PeerJ Inc |
| Témata: | |
| ISSN: | 2167-8359, 2167-8359 |
| On-line přístup: | Získat plný text |
| Tagy: |
Přidat tag
Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!
|
Buďte první, kdo okomentuje tento záznam!