日期 影响因子
日期:
2020 年 — 2026 年
2020
2021
2022
2023
2024
2025
2026
影响因子:
–

TriDTI: tri-modal representation learning with cross-modal alignment for drug-target interaction prediction

TriDTI：基于跨模态对齐的三模态表征学习用于药物靶点相互作用预测

期刊:Briefings in Bioinformatics
影响因子:7.7
doi:10.1093/bib/bbag034
Yun, Gwang-Hyeon; Park, Jong-Hoon; Cho, Young-Rae
发表日期：2026
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GRAFT: a graph-aware fusion transformer for cancer driver gene prediction

GRAFT：一种用于癌症驱动基因预测的图感知融合转换器

期刊:Briefings in Bioinformatics
影响因子:7.7
doi:10.1093/bib/bbaf706
Cho, Sang-Pil; Cho, Young-Rae
肿瘤
肿瘤免疫
发表日期：2026
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Draw+: network-based computational drug repositioning with attention walking and noise filtering.

Draw+：基于网络的计算药物重定位，结合注意力行走和噪声过滤

期刊:Health Information Science and Systems
影响因子:3.4
doi:10.1007/s13755-024-00326-2
Park Jong-Hoon, Cho Young-Rae
发表日期：2025
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Anisotropic SmFe(10)V(2) Bulk Magnets with Enhanced Coercivity via Ball Milling Process

通过球磨工艺制备具有增强矫顽力的各向异性SmFe(10)V(2)块状磁体

期刊:Nanomaterials
影响因子:4.3
doi:10.3390/nano14161329
Zhou, Tian Hong; Zhang, Baochao; Zheng, Xing; Song, Youngwoon; Si, Pingzhan; Choi, Chul-Jin; Cho, Young-Rae; Park, Jihoon
发表日期：2024
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GraphMHC: Neoantigen prediction model applying the graph neural network to molecular structure

GraphMHC：应用图神经网络对分子结构进行新抗原预测的模型

期刊:PLoS One
影响因子:2.6
doi:10.1371/journal.pone.0291223
Jeong, Hoyeon; Cho, Young-Rae; Gim, Jungsoo; Cha, Seung-Kuy; Kim, Maengsup; Kang, Dae Ryong
发表日期：2024
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Predicting Drug-Gene-Disease Associations by Tensor Decomposition for Network-Based Computational Drug Repositioning

利用张量分解预测药物-基因-疾病关联，用于基于网络的计算药物重定位

期刊:Biomedicines
影响因子:3.9
doi:10.3390/biomedicines11071998
Kim, Yoonbee; Cho, Young-Rae
发表日期：2023
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Network-Based Approaches for Disease-Gene Association Prediction Using Protein-Protein Interaction Networks

基于蛋白质-蛋白质相互作用网络的疾病-基因关联预测网络方法

期刊:International Journal of Molecular Sciences
影响因子:4.9
doi:10.3390/ijms23137411
Kim, Yoonbee; Park, Jong-Hoon; Cho, Young-Rae
发表日期：2022
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Entropy-Based Graph Clustering of PPI Networks for Predicting Overlapping Functional Modules of Proteins

基于熵的PPI网络图聚类用于预测蛋白质的重叠功能模块

期刊:Entropy
影响因子:2
doi:10.3390/e23101271
Jeong, Hoyeon; Kim, Yoonbee; Jung, Yi-Sue; Kang, Dae Ryong; Cho, Young-Rae
发表日期：2021
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Integrative analysis of breast cancer profiles in TCGA by TNBC subgrouping reveals novel microRNA-specific clusters, including miR-17-92a, distinguishing basal-like 1 and basal-like 2 TNBC subtypes

通过对 TCGA 中乳腺癌谱进行 TNBC 亚组分析，揭示了新的 microRNA 特异性簇，包括 miR-17-92a，可区分基底样 1 型和基底样 2 型 TNBC 亚型。

期刊:BMC Cancer
影响因子:3.4
doi:10.1186/s12885-020-6600-6
Kalecky, Karel; Modisette, Rebecca; Pena, Samantha; Cho, Young-Rae; Taube, Joseph
肿瘤
肿瘤免疫
乳腺癌
发表日期：2020
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LePrimAlign: local entropy-based alignment of PPI networks to predict conserved modules

LePrimAlign：基于局部熵的PPI网络比对，用于预测保守模块

期刊:BMC Genomics
影响因子:3.7
doi:10.1186/s12864-019-6271-3
Maskey, Sawal; Cho, Young-Rae
发表日期：2019
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