年別の研究成果
年別の研究成果
フィンガープリント
Manato Akiyamaが活動している研究トピックを掘り下げます。このトピックラベルは、この研究者の研究成果に基づきます。これらがまとまってユニークなフィンガープリントを構成します。
- 1 類似のプロファイル
過去5年の共同研究と上位研究分野
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RNA Secondary Structure Prediction Based on Energy Models
Akiyama, M. & Sato, K., 2023, Methods in Molecular Biology. Humana Press Inc., p. 89-105 17 p. (Methods in Molecular Biology; vol. 2586).研究成果: Chapter
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Direct Inference of Base-Pairing Probabilities with Neural Networks Improves Prediction of RNA Secondary Structures with Pseudoknots
Akiyama, M., Sakakibara, Y. & Sato, K., 2022 11月 18, In: Genes. 13, 11, 2155.研究成果: Article › 査読
Open Access1 被引用数 (Scopus) -
Informative RNA base embedding for RNA structural alignment and clustering by deep representation learning
Akiyama, M. & Sakakibara, Y., 2022 3月 1, In: NAR Genomics and Bioinformatics. 4, 1, lqac012.研究成果: Article › 査読
Open Access4 被引用数 (Scopus) -
Genomic style: yet another deep-learning approach to characterize bacterial genome sequences
Yoshimura, Y., Hamada, A., Augey, Y., Akiyama, M. & Sakakibara, Y., 2021, In: Bioinformatics Advances. 1, 1, vbab039.研究成果: Article › 査読
Open Access -
RNA secondary structure prediction using deep learning with thermodynamic integration
Sato, K., Akiyama, M. & Sakakibara, Y., 2021 12月 1, In: Nature communications. 12, 1, 941.研究成果: Article › 査読
Open Access89 被引用数 (Scopus)