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1Utilizing transformers on OCT imagery and metadata for treatment response prediction in macular edema patients
S. Vahdati, D. Nagaraj, M. Bryan, S. Moazemi, S. Gründer-Fahrer, und M. Martin. Lecture Notes in Computer Science, Springer Nature Switzerland, Cham, (2023)
vor 20 Tagen von @scadsfct
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OCT
edema
macular
prediction
response
topic_lifescience
transformers
treatment
OCTedemamacularpredictionresponsetopic_lifesciencetransformerstreatment
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1Self-supervised learning in histopathology: New perspectives for prostate cancer grading
M. Bauer, und C. Augenstein. Lecture Notes in Computer Science, Springer Nature Switzerland, Cham, (2024)
vor 20 Tagen von @scadsfct
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cancer
grading
histopathology
learning
prostate
self-supervised
topic_lifescience
cancergradinghistopathologylearningprostateself-supervisedtopic_lifescience
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1Neuromorphic hardware for sustainable AI data centers
B. Vogginger, A. Rostami, V. Jain, S. Arfa, A. Hantsch, D. Kappel, M. Schäfer, U. Faltings, H. Gonzalez, C. Liu und 1 andere Autor(en). (2024)
vor 2 Monaten von @scadsfct
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area_responsibleai
topic_lifescience
area_responsibleaitopic_lifescience
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1A multimodal zebrafish developmental atlas reveals the state-transition dynamics of late-vertebrate pluripotent axial progenitors
M. Lange, A. Granados, S. VijayKumar, J. Bragantini, S. Ancheta, Y. Kim, S. Santhosh, M. Borja, H. Kobayashi, E. McGeever und 2 andere Autor(en). Cell, 187 (23): 6742--6759 (2024)
vor 2 Monaten von @scadsfct
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1Metrics reloaded: recommendations for image analysis validation
L. Maier-Hein, A. Reinke, P. Godau, M. Tizabi, F. Buettner, E. Christodoulou, B. Glocker, F. Isensee, J. Kleesiek, M. Kozubek und 2 andere Autor(en). Nature methods, 21 (2): 195--212 (2024)
vor 2 Monaten von @scadsfct
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1Gut Analysis Toolbox--automating quantitative analysis of enteric neurons
L. Sorensen, A. Humenick, S. Poon, M. Han, N. Mahdavian, M. Rowe, R. Hamnett, E. Gómez-de Mariscal, P. Neckel, A. Saito und 2 andere Autor(en). Journal of Cell Science, (2024)
vor 2 Monaten von @scadsfct
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1Zebrahub--Multimodal zebrafish developmental atlas reveals the State-transition dynamics of late-vertebrate pluripotent axial progenitors
M. Lange, A. Granados, S. VijayKumar, J. Bragantini, S. Ancheta, S. Santhosh, M. Borja, H. Kobayashi, E. McGeever, A. Solak und 2 andere Autor(en). BioRxiv, (2023)
vor 2 Monaten von @scadsfct
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topic_lifescience
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1Slice2Volume: Fusion of multimodal medical imaging and light microscopy data of irradiation-injured brain tissue in 3D
J. Soltwedel, T. Suckert, E. Beyreuther, M. Schneider, M. Boucsein, E. Bodenstein, S. Nexhipi, L. Stolz-Kieslich, M. Krause, C. von Neubeck und 2 andere Autor(en). Radiotherapy and Oncology, (2023)
vor 2 Monaten von @scadsfct
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2Towards Transparency and Knowledge Exchange in AI- assisted Data Analysis Code Generation
R. Haase. (Oktober 2024)
vor 2 Monaten von @scadsfct
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unit_transfer
topic_language
topic_lifescience
unit_transfertopic_languagetopic_lifescience
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1A comparative patient-level prediction study in OMOP CDM: applicative potential and insights from synthetic data
N. Ahmadi, {. Nguyen, M. Sedlmayr, und M. Wolfien. Scientific reports, (27.01.2024)
vor 2 Monaten von @scadsfct
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Databases,
Electronic
FIS_scads
Factual,
Health
Humans,
Informatics,
Learning,
Machine
Medical
Records
topic_lifescience
Databases,ElectronicFIS_scadsFactual,HealthHumans,Informatics,Learning,MachineMedicalRecordstopic_lifescience
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1Automated quantification of photoreceptor outer segments in developing and degenerating retinas on microscopy images across scales
S. Seidemann, F. Salomon, {. Hoffmann, T. Kurth, {. Sbalzarini, R. Haase, und M. Ader. FRONTIERS IN MOLECULAR NEUROSCIENCE, (24.05.2024)Copyright © 2024 Seidemann, Salomon, Hoffmann, Kurth, Sbalzarini, Haase and Ader..
vor 2 Monaten von @scadsfct
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unit_transfer
topic_lifescience
FIS_scads
imported
unit_transfertopic_lifescienceFIS_scadsimported
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1Efficient Raycasting of View-Dependent Piecewise Constant Representations of Volumetric Data
A. Gupta, U. Günther, P. Incardona, G. Reina, S. Frey, S. Gumhold, und {. Sbalzarini. WorkingPaper, (17.06.2022)
vor 2 Monaten von @scadsfct
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topic_visualcomputing
topic_lifescience
FIS_scads
Human-centered
Visualization
Visualization,
and
computing,
concepts
paradigms,
techniques
theory,
topic_visualcomputingtopic_lifescienceFIS_scadsHuman-centeredVisualizationVisualization,andcomputing,conceptsparadigms,techniquestheory,
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1Content-adaptive generation and parallel compositing of volumetric depth images for responsive visualization of large volume data
A. Gupta, P. Incardona, P. Hunt, G. Reina, S. Frey, S. Gumhold, U. Günther, und {. Sbalzarini. WorkingPaper, (29.06.2022)
vor 2 Monaten von @scadsfct
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topic_visualcomputing
topic_lifescience
FIS_scads
Human-centered
Visualization
Visualization,
and
computing,
concepts
paradigms
techniques
theory,
topic_visualcomputingtopic_lifescienceFIS_scadsHuman-centeredVisualizationVisualization,andcomputing,conceptsparadigmstechniquestheory,
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1Streamlining intersectoral provision of real-world health data: a service platform for improved clinical research and patient care
K. Hoffmann, I. Nesterow, Y. Peng, E. Henke, D. Barnett, C. Klengel, M. Gruhl, M. Bartos, F. Nüßler, R. Gebler und 7 andere Autor(en). Frontiers in medicine, (2024)Copyright © 2024 Hoffmann, Nesterow, Peng, Henke, Barnett, Klengel, Gruhl, Bartos, Nüßler, Gebler, Grummt, Seim, Bathelt, Reinecke, Wolfien, Weidner and Sedlmayr..
vor 2 Monaten von @scadsfct
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topic_lifescience
FIS_scads
imported
topic_lifescienceFIS_scadsimported
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1Towards Standardizing Ophthalmic Data for Seamless Interoperability in Eye Care
K. Hoffmann, Y. Peng, T. Schlosser, G. Stolze, H. Langner, M. Susky, T. Meyer, M. Ritter, D. Kowerko, V. Kakkassery und 2 andere Autor(en). Studies in health technology and informatics, (30.08.2024)Publisher Copyright: © 2024 The Authors..
vor 2 Monaten von @scadsfct
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topic_lifescience
Diseases/therapy,
Electronic
Eye
FIS_scads
Germany,
Health
Humans,
Information
Interoperability/standards,
Learning,
Level
Machine
Ophthalmology
Records/standards,
Seven/standards,
topic_lifescienceDiseases/therapy,ElectronicEyeFIS_scadsGermany,HealthHumans,InformationInteroperability/standards,Learning,LevelMachineOphthalmologyRecords/standards,Seven/standards,
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1Leptin deficiency-caused behavioral change - A comparative analysis using EthoVision and DeepLabCut
D. Bühler, N. Power Guerra, L. Müller, O. Wolkenhauer, M. Düffer, B. Vollmar, A. Kuhla, und M. Wolfien. Frontiers in neuroscience, (24.03.2023)Publisher Copyright: Copyright © 2023 Bühler, Power Guerra, Müller, Wolkenhauer, Düffer, Vollmar, Kuhla and Wolfien..
vor 2 Monaten von @scadsfct
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topic_lifescience
Behavioral
Deep
DeepLabCut,
EthoVision,
FIS_scads
Obesity
analysis,
learning,
topic_lifescienceBehavioralDeepDeepLabCut,EthoVision,FIS_scadsObesityanalysis,learning,
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1CCR2 macrophage response determines the functional outcome following cardiomyocyte transplantation
P. Vasudevan, M. Wolfien, H. Lemcke, {. Lang, A. Skorska, R. Gaebel, A. Galow, D. Koczan, T. Lindner, W. Bergmann und 6 andere Autor(en). Genome medicine, (10.08.2023)Publisher Copyright: © 2023, BioMed Central Ltd., part of Springer Nature..
vor 2 Monaten von @scadsfct
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topic_lifescience
Animals,
C57BL,
Cardiac/metabolism,
Cell
FIS_scads
Immunocompromised,
Inbred
Infarction,
Machine
Macrophages,
Macrophages/metabolism,
Mice,
Monocytes/metabolism
Myocardial
Myocytes,
Single-cell,
infarction,
learning,
therapy,
topic_lifescienceAnimals,C57BL,Cardiac/metabolism,CellFIS_scadsImmunocompromised,InbredInfarction,MachineMacrophages,Macrophages/metabolism,Mice,Monocytes/metabolismMyocardialMyocytes,Single-cell,infarction,learning,therapy,
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1Ten Topics to Get Started in Medical Informatics Research
M. Wolfien, N. Ahmadi, K. Fitzer, S. Grummt, K. Heine, I. Jung, D. Krefting, A. Kühn, Y. Peng, I. Reinecke und 7 andere Autor(en). Journal of Medical Internet Research, (24.07.2023)Publisher Copyright: ©Markus Wolfien, Najia Ahmadi, Kai Fitzer, Sophia Grummt, Kilian-Ludwig Heine, Ian-C Jung, Dagmar Krefting, Andreas Kühn, Yuan Peng, Ines Reinecke, Julia Scheel, Tobias Schmidt, Paul Schmücker, Christina Schüttler, Dagmar Waltemath, Michele Zoch, Martin Sedlmayr..
vor 2 Monaten von @scadsfct
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topic_lifescience
Algorithms,
Clinical
Curriculum,
Digital
FIS_scads
Germany,
Health
Humans,
Informatics,
Interdisciplinary
Medical
Research
clinical
communication,
data,
digital
health
health,
informatics
informatics,
interdisciplinary
medical
research
topic_lifescienceAlgorithms,ClinicalCurriculum,DigitalFIS_scadsGermany,HealthHumans,Informatics,InterdisciplinaryMedicalResearchclinicalcommunication,data,digitalhealthhealth,informaticsinformatics,interdisciplinarymedicalresearch
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2Artificial Intelligence Reporting Guidelines' Adherence in Nephrology for Improved Research and Clinical Outcomes
{. Salybekov, M. Wolfien, W. Hahn, S. Hidaka, und S. Kobayashi. Biomedicines, (07.03.2024)Publisher Copyright: © 2024 by the authors..
vor 2 Monaten von @scadsfct
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topic_lifescience
FIS_scads
imported
topic_lifescienceFIS_scadsimported
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1How to customize common data models for rare diseases: an OMOP-based implementation and lessons learned
N. Ahmadi, M. Zoch, O. Guengoeze, C. Facchinello, A. Mondorf, K. Stratmann, K. Musleh, H. Erasmus, J. Tchertov, R. Gebler und 13 andere Autor(en). Orphanet journal of rare diseases, (14.08.2024)© 2024. The Author(s)..
vor 2 Monaten von @scadsfct
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topic_lifescience
Diseases
FIS_scads
Humans,
Rare
topic_lifescienceDiseasesFIS_scadsHumans,Rare
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1Methods Used in the Development of Common Data Models for Health Data: Scoping Review
N. Ahmadi, M. Zoch, P. Kelbert, R. Noll, J. Schaaf, M. Wolfien, und M. Sedlmayr. JMIR medical informatics, (03.08.2023)Publisher Copyright: © 2023 The British Editorial..
vor 2 Monaten von @scadsfct
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topic_lifescience
FIS_scads
imported
topic_lifescienceFIS_scadsimported
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1Synthetic Data Generation in Hematology - Paving the Way for OMOP and FHIR Integration
W. Hahn, N. Ahmadi, K. Hoffmann, J. Eckardt, M. Sedlmayr, und M. Wolfien. Studies in health technology and informatics, (22.08.2024)Publisher Copyright: © 2024 The Authors..
vor 2 Monaten von @scadsfct
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topic_lifescience
Acute,
Assessment,
Care
Electronic
FIS_scads
Health
Hematology,
Humans,
Information
Interoperability,
Leukemia,
Myeloid,
Outcome
Records,
topic_lifescienceAcute,Assessment,CareElectronicFIS_scadsHealthHematology,Humans,InformationInteroperability,Leukemia,Myeloid,OutcomeRecords,
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1Challenges and applications in generative AI for clinical tabular data in physiology
C. Umesh, M. Mahendra, S. Bej, O. Wolkenhauer, und M. Wolfien. Pflügers Archiv : European journal of physiology, (17.10.2024)© 2024. The Author(s)..
vor 2 Monaten von @scadsfct
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topic_lifescience
FIS_scads
imported
topic_lifescienceFIS_scadsimported
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1Netrank: network-based approach for biomarker discovery
A. Al-Fatlawi, E. Rusadze, A. Shmelkin, N. Malekian, C. Ozen, C. Pilarsky, und M. Schroeder. BMC bioinformatics, (29.07.2023)Publisher Copyright: © 2023, The Author(s)..
vor 2 Monaten von @scadsfct
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topic_lifescience
Algorithms,
Area
Biomedical
Curve,
Disease
FIS_scads
Gene
Humans,
Library
Progression,
Research,
Under
topic_lifescienceAlgorithms,AreaBiomedicalCurve,DiseaseFIS_scadsGeneHumans,LibraryProgression,Research,Under
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1Word-based GWAS harnesses the rich potential of genomic data for E. coli quinolone resistance
N. Malekian, S. Sainath, A. Al-Fatlawi, und M. Schroeder. Frontiers in microbiology, (2023)Copyright © 2023 Malekian, Sainath, Al-Fatlawi and Schroeder..
vor 2 Monaten von @scadsfct
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topic_lifescience
FIS_scads
imported
topic_lifescienceFIS_scadsimported
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1Diatom adhesive trail proteins acquired by horizontal gene transfer from bacteria serve as primers for marine biofilm formation
J. Zackova Suchanova, G. Bilcke, B. Romanowska, A. Fatlawi, M. Pippel, A. Skeffington, M. Schroeder, W. Vyverman, K. Vandepoele, N. Kröger und 1 andere Autor(en). New Phytologist, 240 (2): 770--783 (07.08.2023)Publisher Copyright: © 2023 The Authors New Phytologist © 2023 New Phytologist Foundation. We acknowledge the support of the Core Facility Mass Spectrometry & Proteomics, Light Microscopy Facility and the Dresden‐concept Genome Center of the Technology Platform of the Center for Molecular and Cellular Bioengineering (CMCB) of the TU Dresden..
vor 2 Monaten von @scadsfct
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topic_lifescience
Adhesives/metabolism,
Bacteria
Biofilms,
Diatoms/metabolism,
FIS_scads
Gene
Horizontal,
Transfer,
topic_lifescienceAdhesives/metabolism,BacteriaBiofilms,Diatoms/metabolism,FIS_scadsGeneHorizontal,Transfer,
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1Is Protein BLAST a thing of the past?
A. Al-Fatlawi, M. Menzel, und M. Schroeder. Nature communications, (11.12.2023)
vor 2 Monaten von @scadsfct
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topic_lifescience
Databases,
FIS_scads
Protein,
Proteins/genetics
topic_lifescienceDatabases,FIS_scadsProtein,Proteins/genetics
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1The Rad52 SSAP superfamily and new insight into homologous recombination
A. Al-Fatlawi, M. Schroeder, und {. Stewart. Communications biology, (23.01.2023)Funding Information: We gratefully acknowledge support from ZIH of TU Dresden and the BMBF Project scads.ai..
vor 2 Monaten von @scadsfct
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topic_lifescience
DNA
FIS_scads
Homologous
Protein/genetics
Rad52
Recombination
Recombination,
Repair
and
topic_lifescienceDNAFIS_scadsHomologousProtein/geneticsRad52RecombinationRecombination,Repairand
(0)
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1Spontaneous flow instabilities of active polar fluids in three dimensions
A. Singh, Q. Vagne, F. Jülicher, und {. Sbalzarini. Physical Review Research, (April 2023)Funding Information: Acknowledgments. This work was supported by the Center for Scalable Data Analytics and Artificial Intelligence (ScaDS.AI) Dresden/Leipzig, funded by the Federal Ministry of Education and Research (BMBF, Bundesministerium für Bildung und Forschung). We thank the Scientific Computing Facility of MPI-CBG and the Center for Information Services and High Performance Computing (ZIH) of TU Dresden for providing the compute resources for the numerical simulations. We thank Philipp Suhrcke (Sbalzarini group) and the anonymous referees for their constructive comments. Publisher Copyright: © 2023 authors. Published by the American Physical Society..
vor 2 Monaten von @scadsfct
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topic_lifescience
FIS_scads
imported
topic_lifescienceFIS_scadsimported
(0)
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1Inverse Dirichlet weighting enables reliable training of physics informed neural networks
S. Maddu, D. Sturm, {. Mueller, und {. Sbalzarini. Machine learning: science and technology, (15.02.2022)Funding Information: This work was supported by the German Research Foundation (DFG) – EXC-2068, Cluster of Excellence ‘Physics of Life’, and by the Center for Scalable Data Analytics and Artificial Intelligence (ScaDS.AI) Dresden/Leipzig, funded by the Federal Ministry of Education and Research (BMBF). The present work was also partly funded by the Center for Advanced Systems Understanding (CASUS), which is financed by Germany’s Federal Ministry of Education and Research (BMBF) and by the Saxon Ministry for Science, Culture and Tourism (SMWK) with tax funds on the basis of the budget approved by the Saxon State Parliament. Publisher Copyright: © 2022 The Author(s). Published by IOP Publishing Ltd..
vor 2 Monaten von @scadsfct
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topic_lifescience
ALGORITHM
FIS_scads
active
catastrophic
flow
forgetting,
gradient
modeling,
multi-objective
multi-scale
networks,
neural
physics-informed
regularization,
training,
turbulence,
topic_lifescienceALGORITHMFIS_scadsactivecatastrophicflowforgetting,gradientmodeling,multi-objectivemulti-scalenetworks,neuralphysics-informedregularization,training,turbulence,
(0)
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1STENCIL-NET for equation-free forecasting from data
S. Maddu, D. Sturm, {. Cheeseman, {. Müller, und {. Sbalzarini. Scientific reports, (Dezember 2023)Publisher Copyright: © 2023, Springer Nature Limited..
vor 2 Monaten von @scadsfct
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topic_lifescience
FIS_scads
imported
topic_lifescienceFIS_scadsimported
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1A numerical solver for active hydrodynamics in three dimensions and its application to active turbulence
A. Singh, {. Suhrcke, P. Incardona, und {. Sbalzarini. Physics of fluids, (01.10.2023)Publisher Copyright: © 2023 Author(s)..
vor 2 Monaten von @scadsfct
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topic_lifescience
FIS_scads
imported
topic_lifescienceFIS_scadsimported
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1A Unifying Mathematical Definition of Particle Methods
J. Pahlke, und {. Sbalzarini. IEEE open journal of the computer society : an open access publication of the IEEE Computer Society, (2023)Publisher Copyright: © 2020 IEEE..
vor 2 Monaten von @scadsfct
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topic_lifescience
Algorithmics,
FIS_scads
algorithms,
definition,
engineering
formal
mesh-free
methods,
parallelization,
particle
simulation
software
topic_lifescienceAlgorithmics,FIS_scadsalgorithms,definition,engineeringformalmesh-freemethods,parallelization,particlesimulationsoftware
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1Learning deterministic hydrodynamic equations from stochastic active particle dynamics
S. Maddu, Q. Vagne, und {. Sbalzarini. WorkingPaper, (21.01.2022)
vor 2 Monaten von @scadsfct
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topic_lifescience
FIS_scads
cond-mat.soft,
cs.LG,
physics.data-an
topic_lifescienceFIS_scadscond-mat.soft,cs.LG,physics.data-an
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1Parallel Discrete Convolutions on Adaptive Particle Representations of Images
J. Jonsson, {. Cheeseman, S. Maddu, K. Gonciarz, und {. Sbalzarini. IEEE Transactions on Image Processing, (01.01.2022)Publisher Copyright: © 1992-2012 IEEE..
vor 2 Monaten von @scadsfct
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topic_lifescience
Convolution,
Data
FIS_scads
Image
Microscopy,
Signal
processing,
reconstruction,
resolution
resolution,
structures,
topic_lifescienceConvolution,DataFIS_scadsImageMicroscopy,Signalprocessing,reconstruction,resolutionresolution,structures,
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1A C++ Library for Memory Layout and Performance Portability of Scientific Applications
P. Incardona, A. Gupta, S. Yaskovets, und {. Sbalzarini. Euro-Par 2022, Seite 109--120. Germany, Springer Science and Business Media B.V., (2023)Publisher Copyright: © 2023, The Author(s), under exclusive license to Springer Nature Switzerland AG.; 28th International European Conference on Parallel and Distributed Computing , Euro-Par 2022 ; Conference date: 22-08-2022 Through 26-08-2022.
vor 2 Monaten von @scadsfct
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topic_lifescience
C++
FIS_scads
GPU,
algorithms,
generic
layout,
memory
multi-core,
performance
portability
tuples,
topic_lifescienceC++FIS_scadsGPU,algorithms,genericlayout,memorymulti-core,performanceportabilitytuples,
(0)
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1Adaptive weighting of Bayesian physics informed neural networks for multitask and multiscale forward and inverse problems
S. Perez, S. Maddu, {. Sbalzarini, und P. Poncet. Journal of computational physics, (15.10.2023)Publisher Copyright: © 2023 The Author(s).
vor 2 Monaten von @scadsfct
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topic_lifescience
Adaptive
Artificial
Bayesian
Carlo,
FIS_scads
Hamiltonian
Intelligence,
Monte
Multi-objective
Quantification
Uncertainty
learning,
networks,
neural
physics-informed
training,
weight
topic_lifescienceAdaptiveArtificialBayesianCarlo,FIS_scadsHamiltonianIntelligence,MonteMulti-objectiveQuantificationUncertaintylearning,networks,neuralphysics-informedtraining,weight
(0)
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1Stability selection enables robust learning of differential equations from limited noisy data
S. Maddu, {. Cheeseman, {. Sbalzarini, und {. Müller. Proceedings of the Royal Society of London : Series A, Mathematical, physical and engineering sciences, (Juni 2022)Publisher Copyright: © 2022 Royal Society Publishing. All rights reserved..
vor 2 Monaten von @scadsfct
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topic_lifescience
FIS_scads
PAR
differential
equations,
learning
learning,
machine
proteins,
regression,
selection,
sparse
stability
statistical
theory
topic_lifescienceFIS_scadsPARdifferentialequations,learninglearning,machineproteins,regression,selection,sparsestabilitystatisticaltheory
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2Genomic events stratifying prognosis of early gastric cancer
C. Molinari, L. Solaini, F. Rebuzzi, G. Tedaldi, D. Angeli, E. Petracci, D. Prascevic, J. Ewald, E. Rahm, M. Canale und 1 andere Autor(en). Gastric Cancer, (2024)
vor 2 Monaten von @scadsfct
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topic_lifescience
area_bigdata
ep
imported
topic_lifesciencearea_bigdataepimported
(0)
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2Targeting adhesion G protein-coupled receptors. Current status and future perspectives
F. Liessmann, L. von Bredow, J. Meiler, und r. Liebscher, Ines. Structure, (November 2024)
vor 2 Monaten von @scadsfct
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topic_lifescience
ADGRG1;
ADGRG2;
ADGRG3;
ADGRG5;
ADGRG6;
ADGRG7;
GPCRs;
GPR114;
GPR126;
GPR128;
GPR56;
GPR64;
GPR97;
adhesion
area_bigdata
discovery;
drug
ep
ligands;
molecules;
small
structure
topic_lifescienceADGRG1;ADGRG2;ADGRG3;ADGRG5;ADGRG6;ADGRG7;GPCRs;GPR114;GPR126;GPR128;GPR56;GPR64;GPR97;adhesionarea_bigdatadiscovery;drugepligands;molecules;smallstructure
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1Adeno-associated virus serotype 2 capsid variants for improved liver-directed gene therapy
N. Meumann, M. Cabanes-Creus, M. Ertelt, R. Navarro, J. Lucifora, Q. Yuan, K. Nien-Huber, A. Abdelrahman, X. Vu, L. Zhang und 1 andere Autor(en). Hepatology, 77 (3): 802--815 (2023)
vor 2 Monaten von @scadsfct
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topic_lifescience
imported
topic_lifescienceimported
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1Divergent Pairwise Epistasis in the Context of Unstable Membrane Protein Variants
L. Chamness, C. Kuntz, A. McKee, W. Penn, C. Hemmerich, D. Rusch, H. Woods, Dyotima, J. Meiler, und J. Schlebach. (Dezember 2023)
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topic_lifescience
imported
topic_lifescienceimported
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1Self-supervised machine learning methods for protein design improve sampling, but not the identification of high-fitness variants
M. Ertelt, R. Moretti, J. Meiler, und C. Schoeder. (Juni 2024)
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imported
topic_lifescienceimported
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1Interpretable deep-learning pKa prediction for small molecule drugs via atomic sensitivity analysis
J. DeCorte, B. Brown, und J. Meiler. (Juni 2024)
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1Biasing AlphaFold2 to predict GPCRs and kinases with user-defined functional or structural properties
D. Sala, P. Hildebrand, und J. Meiler. Frontiers in Molecular Biosciences, (Februar 2023)
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1VUStruct: a compute pipeline for high throughput and personalized structural biology
C. Moth, J. Sheehan, A. Mamun, R. Sivley, A. Gulsevin, D. Rinker, J. Capra, und J. Meiler. (August 2024)
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1Computer-Aided Design and Biological Evaluation of Diazaspirocyclic D4R Antagonists
C. Jones, B. Brown, D. Schultz, J. Engers, V. Kramlinger, J. Meiler, und C. Lindsley. ACS Chemical Neuroscience, 15 (12): 2396â2407 (Juni 2024)
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1Approximating conformational Boltzmann distributions with AlphaFold2 predictions
B. Brown, R. Stein, J. Meiler, und H. Mchaourab. (August 2023)
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1Template-free prediction of a new monotopic membrane protein fold and assembly by AlphaFold2
A. Gulsevin, B. Han, J. Porta, H. Mchaourab, J. Meiler, und A. Kenworthy. Biophysical Journal, 122 (11): 2041â2052 (Juni 2023)
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1Template-free prediction of a new monotopic membrane protein fold and oligomeric assembly by Alphafold2
A. Gulsevin, B. Han, J. Porta, H. Mchaourab, J. Meiler, und A. Kenworthy. (Juli 2022)
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1Benchmarking Peptide Structure Prediction with AlphaFold2
A. Gulsevin, und J. Meiler. (Februar 2022)
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1Modeling conformational states of proteins with AlphaFold
D. Sala, F. Engelberger, H. Mchaourab, und J. Meiler. Current Opinion in Structural Biology, (August 2023)
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1Heterogeneity of the GFP fitness landscape and data-driven protein design
L. Gonzalez Somermeyer, A. Fleiss, A. Mishin, N. Bozhanova, A. Igolkina, J. Meiler, M. Alaball Pujol, E. Putintseva, K. Sarkisyan, und F. Kondrashov. eLife, (Mai 2022)
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1An Active Learning Framework Improves Tumor Variant Interpretation
A. Blee, B. Li, T. Pecen, J. Meiler, Z. Nagel, J. Capra, und W. Chazin. Cancer Research, 82 (15): 2704â2715 (Juni 2022)
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1Sampling alternative conformational states of transporters and receptors with AlphaFold2
D. del Alamo, D. Sala, H. Mchaourab, und J. Meiler. eLife, (März 2022)
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1Interpretable Chirality-Aware Graph Neural Network for Quantitative Structure Activity Relationship Modeling in Drug Discovery
Y. Liu, Y. Wang, O. Vu, R. Moretti, B. Bodenheimer, J. Meiler, und T. Derr. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence, 37 (12): 14356â14364 (Juni 2023)
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1Benchmarking AlphaMissense Pathogenicity Predictions Against Cystic Fibrosis Variants
E. McDonald, K. Oliver, J. Schlebach, J. Meiler, und L. Plate. (Oktober 2023)
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1SuperWater: Predicting Water Molecule Positions on Protein Structures by Generative AI
X. Kuang, z. su, Y. Liu, X. Lin, J. Smith, T. Derr, Y. Wu, und J. Meiler. (November 2024)
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1Approximating Projections of Conformational Boltzmann Distributions with AlphaFold2 Predictions: Opportunities and Limitations
B. Brown, R. Stein, J. Meiler, und H. Mchaourab. Journal of Chemical Theory and Computation, 20 (3): 1434â1447 (Januar 2024)
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1Benchmarking AlphaMissense pathogenicity predictions against cystic fibrosis variants
E. McDonald, K. Oliver, J. Schlebach, J. Meiler, und L. Plate. PLOS ONE, 19 (1): e0297560 (Januar 2024)
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1Machine learning application to predict binding affinity between peptide containing non-canonical amino acids and HLA0201
S. Jiang, Z. Su, N. Bloodworth, Y. Liu, C. Martina, D. Harrison, und J. Meiler. (November 2024)
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1Introduction to the BioChemical Library (BCL): An Application-Based Open-Source Toolkit for Integrated Cheminformatics and Machine Learning in Computer-Aided Drug Discovery
B. Brown, O. Vu, A. Geanes, S. Kothiwale, M. Butkiewicz, E. Lowe, R. Mueller, R. Pape, J. Mendenhall, und J. Meiler. Frontiers in Pharmacology, (Februar 2022)
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1Computational epitope mapping of class I fusion proteins using low complexity supervised learning methods
M. Fischer, J. Crowe, und J. Meiler. PLOS Computational Biology, 18 (12): e1010230 (Dezember 2022)
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1Combining machine learning with structure-based protein design to predict and engineer post-translational modifications of proteins
M. Ertelt, V. Mulligan, J. Maguire, S. Lyskov, R. Moretti, T. Schiffner, J. Meiler, und C. Schoeder. PLOS Computational Biology, 20 (3): e1011939 (März 2024)
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1Predicting the functional impact of KCNQ1 variants with artificial neural networks
S. Phul, G. Kuenze, C. Vanoye, C. Sanders, A. George, und J. Meiler. PLOS Computational Biology, 18 (4): e1010038 (April 2022)
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1A Multitask Deep-Learning Method for Predicting Membrane Associations and Secondary Structures of Proteins
B. Li, J. Mendenhall, J. Capra, und J. Meiler. Journal of Proteome Research, 20 (8): 4089â4100 (Juli 2021)
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1Autocorrelation descriptor improvements for QSAR: 2DA_Sign and 3DA_Sign
G. Sliwoski, J. Mendenhall, und J. Meiler. Journal of Computer-Aided Molecular Design, 30 (3): 209â217 (Dezember 2015)
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1Strandâloopâstrand motifs: Prediction of hairpins and diverging turns in proteins
M. Kuhn, J. Meiler, und D. Baker. Proteins: Structure, Function, and Bioinformatics, 54 (2): 282â288 (Dezember 2003)
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1Towards Generalizable Predictions for the Effects of Mutations on G-Protein Coupled Receptor Expression
C. Kuntz, H. Woods, A. McKee, N. Zelt, J. Mendenhall, J. Meiler, und J. Schlebach. (Dezember 2021)
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1Using Neural Networks for 13C NMR Chemical Shift PredictionâComparison with Traditional Methods
J. Meiler, W. Maier, M. Will, und R. Meusinger. Journal of Magnetic Resonance, 157 (2): 242â252 (August 2002)
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13D Deep Learning for Biological Function Prediction from Physical Fields
V. Golkov, M. Skwark, A. Mirchev, G. Dikov, A. Geanes, J. Mendenhall, J. Meiler, und D. Cremers. 2020 International Conference on 3D Vision (3DV), (November 2020)
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1Computational Methods in Drug Discovery
G. Sliwoski, S. Kothiwale, J. Meiler, und E. Lowe. Pharmacological Reviews, 66 (1): 334â395 (Dezember 2013)
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1BCL::EMAS â Enantioselective Molecular Asymmetry Descriptor for 3D-QSAR
G. Sliwoski, E. Lowe, M. Butkiewicz, und J. Meiler. Molecules, 17 (8): 9971â9989 (August 2012)
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1A Novel Method for Guiding Protein-Ligand Docking with QSAR-Derived Pharmacophore Maps
S. DeLuca, und J. Meiler. Biophysical Journal, 100 (3): 394aâ395a (Februar 2011)
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1Predicting the Functional Impact of KCNQ1 Variants with Artificial Neural Networks
S. Phul, G. Kuenze, C. Vanoye, C. Sanders, A. George, und J. Meiler. (Dezember 2021)
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1Deep Learning for Virtual Screening: Five Reasons to Use ROC Cost Functions
V. Golkov, A. Becker, D. Plop, D. Čuturilo, N. Davoudi, J. Mendenhall, R. Moretti, J. Meiler, und D. Cremers. (2020)
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1Quantitative StructureâActivity Relationship Modeling of Kinase Selectivity Profiles
S. Kothiwale, C. Borza, A. Pozzi, und J. Meiler. Molecules, 22 (9): 1576 (September 2017)
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1Automated Structure Elucidation of Organic Molecules from 13C NMR Spectra Using Genetic Algorithms and Neural Networks
J. Meiler, und M. Will. Journal of Chemical Information and Computer Sciences, 41 (6): 1535â1546 (Oktober 2001)
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1Heterogeneity of the GFP fitness landscape and data-driven protein design
L. Somermeyer, A. Fleiss, A. Mishin, N. Bozhanova, A. Igolkina, J. Meiler, M. Pujol, E. Putintseva, K. Sarkisyan, und F. Kondrashov. (Dezember 2021)
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1Coupled prediction of protein secondary and tertiary structure
J. Meiler, und D. Baker. Proceedings of the National Academy of Sciences, 100 (21): 12105â12110 (Oktober 2003)
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1Ligand-based virtual screen for the discovery of novel M5 inhibitor chemotypes
A. Geanes, H. Cho, K. Nance, K. McGowan, P. Conn, C. Jones, J. Meiler, und C. Lindsley. Bioorganic & Medicinal Chemistry Letters, 26 (18): 4487â4491 (September 2016)
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1Sampling the conformational landscapes of transporters and receptors with AlphaFold2
D. del Alamo, D. Sala, H. Mchaourab, und J. Meiler. (November 2021)
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1A unified hydrophobicity scale for multispan membrane proteins
J. Koehler, N. Woetzel, R. Staritzbichler, C. Sanders, und J. Meiler. Proteins: Structure, Function, and Bioinformatics, 76 (1): 13â29 (Dezember 2008)
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1BCL::Mol2Dâa robust atom environment descriptor for QSAR modeling and lead optimization
O. Vu, J. Mendenhall, D. Altarawy, und J. Meiler. Journal of Computer-Aided Molecular Design, 33 (5): 477â486 (April 2019)
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1Neural Network Prediction of 13C NMR Chemical Shifts of Substituted Benzenes
J. Meiler, R. Meusinger, und M. Will. Monatshefte fÃ¼r Chemie / Chemical Monthly, 130 (9): 1089â1095 (September 1999)
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1Improving quantitative structureâactivity relationship models using Artificial Neural Networks trained with dropout
J. Mendenhall, und J. Meiler. Journal of Computer-Aided Molecular Design, 30 (2): 177â189 (Februar 2016)
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13D-QSAR CoMFA study of benzoxazepine derivatives as mGluR5 positive allosteric modulators
E. Lowe, A. Ferrebee, A. Rodriguez, P. Conn, und J. Meiler. Bioorganic & Medicinal Chemistry Letters, 20 (19): 5922â5924 (Oktober 2010)
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1General Purpose Structure-Based Drug Discovery Neural Network Score Functions with Human-Interpretable Pharmacophore Maps
B. Brown, J. Mendenhall, A. Geanes, und J. Meiler. Journal of Chemical Information and Modeling, 61 (2): 603â620 (Januar 2021)
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1Application of machine learning approaches on quantitative structure activity relationships
M. Butkiewicz, R. Mueller, D. Selic, E. Dawson, und J. Meiler. 2009 IEEE Symposium on Computational Intelligence in Bioinformatics and Computational Biology, (März 2009)
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1GPU-accelerated machine learning techniques enable QSAR modeling of large HTS data
E. Lowe, M. Butkiewicz, N. Woetzel, und J. Meiler. 2012 IEEE Symposium on Computational Intelligence in Bioinformatics and Computational Biology (CIBCB), (Mai 2012)
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1Bcl&#x2237;ChemInfo - Qualitative analysis of machine learning models for activation of HSD involved in Alzheimerâs Disease
M. Butkiewicz, E. Lowe, und J. Meiler. 2012 IEEE Symposium on Computational Intelligence in Bioinformatics and Computational Biology (CIBCB), (Mai 2012)
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1Fast Determination of 13C NMR Chemical Shifts Using Artificial Neural Networks
J. Meiler, R. Meusinger, und M. Will. Journal of Chemical Information and Computer Sciences, 40 (5): 1169â1176 (August 2000)
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1Epothilones: Quantitative Structure Activity Relations Studied by Support Vector Machines and Artificial Neural Networks
A. Bleckmann, und J. Meiler. QSAR & Combinatorial Science, 22 (7): 722â728 (Oktober 2003)
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1Benchmarking Ligand-Based Virtual High-Throughput Screening with the PubChem Database
M. Butkiewicz, E. Lowe, R. Mueller, J. Mendenhall, P. Teixeira, C. Weaver, und J. Meiler. Molecules, 18 (1): 735â756 (Januar 2013)
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1Novel methods of automated structure elucidation based on 13C NMR spectroscopy
J. Meiler, und M. KÃ¶ck. Magnetic Resonance in Chemistry, 42 (12): 1042â1045 (Oktober 2004)
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1Improved prediction of trans-membrane spans in proteins using an artificial neural network
J. Koehler, R. Mueller, und J. Meiler. 2009 IEEE Symposium on Computational Intelligence in Bioinformatics and Computational Biology, (März 2009)
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1Comparative analysis of machine learning techniques for the prediction of logP
E. Lowe, M. Butkiewicz, M. Spellings, A. Omlor, und J. Meiler. 2011 IEEE Symposium on Computational Intelligence in Bioinformatics and Computational Biology (CIBCB), (April 2011)
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1Discovery of 2â(2âBenzoxazoyl amino)â4âArylâ5âCyanopyrimidine as Negative Allosteric Modulators (NAMs) of Metabotropic Glutamate Receptorâ5 (mGlu5): From an Artificial Neural Network Virtual Screen to an In Vivo Tool Compound
R. Mueller, E. Dawson, J. Meiler, A. Rodriguez, B. Chauder, B. Bates, A. Felts, J. Lamb, U. Menon, S. Jadhav und 9 andere Autor(en). ChemMedChem, 7 (3): 406â414 (Januar 2012)
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1NetRank Recovers Known Cancer Hallmark Genes as Universal Biomarker Signature for Cancer Outcome Prediction
A. Al-Fatlawi, N. Afrin, C. Ozen, N. Malekian, und M. Schroeder. Frontiers in Bioinformatics, (März 2022)
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1Promiscuity in drug discovery on the verge of the structural revolution: recent advances and future chances
S. Bolz, und M. Schroeder. Expert Opinion on Drug Discovery, 18 (9): 973–985 (Juli 2023)
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