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

Gibbs Energy and Gene Expression Combined as a New Technique for Selecting Drug Targets for Inhibiting Specific Protein-Protein Interactions

吉布斯自由能与基因表达相结合，作为一种选择药物靶点以抑制特定蛋白质-蛋白质相互作用的新技术

期刊:International Journal of Molecular Sciences
影响因子:4.9
doi:10.3390/ijms241914648
Rietman, Edward A; Siegelmann, Hava T; Klement, Giannoula Lakka; Tuszynski, Jack A
发表日期：2023
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Unique scales preserve self-similar integrate-and-fire functionality of neuronal clusters

独特的尺度保持了神经元簇的自相似整合-发放功能

期刊:Scientific Reports
影响因子:3.9
doi:10.1038/s41598-021-82461-4
Amgalan, Anar; Taylor, Patrick; Mujica-Parodi, Lilianne R; Siegelmann, Hava T
神经科学
发表日期：2021
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Replay in Deep Learning: Current Approaches and Missing Biological Elements

深度学习中的回放：当前方法和缺失的生物学要素

期刊:
影响因子:
doi:10.1162/neco_a_01433
Hayes, Tyler L; Krishnan, Giri P; Bazhenov, Maxim; Siegelmann, Hava T; Sejnowski, Terrence J; Kanan, Christopher
发表日期：2021
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Using the Gibbs Function as a Measure of Human Brain Development Trends from Fetal Stage to Advanced Age

利用吉布斯函数作为衡量人类大脑发育趋势（从胎儿期到老年期）的指标

期刊:International Journal of Molecular Sciences
影响因子:4.9
doi:10.3390/ijms21031116
Rietman, Edward A; Taylor, Sophie; Siegelmann, Hava T; Deriu, Marco A; Cavaglia, Marco; Tuszynski, Jack A
Human
发表日期：2020
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BindsNET: A Machine Learning-Oriented Spiking Neural Networks Library in Python

BindsNET：一个面向机器学习的Python脉冲神经网络库

期刊:Frontiers in Neuroinformatics
影响因子:2.5
doi:10.3389/fninf.2018.00089
Hazan, Hananel; Saunders, Daniel J; Khan, Hassaan; Patel, Devdhar; Sanghavi, Darpan T; Siegelmann, Hava T; Kozma, Robert
发表日期：2018
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Energetic Constraints Produce Self-sustained Oscillatory Dynamics in Neuronal Networks

能量约束在神经元网络中产生自持振荡动力学

期刊:Frontiers in Neuroscience
影响因子:3.2
doi:10.3389/fnins.2017.00080
Burroni, Javier; Taylor, P; Corey, Cassian; Vachnadze, Tengiz; Siegelmann, Hava T
神经科学
发表日期：2017
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Dynamic computational model suggests that cellular citizenship is fundamental for selective tumor apoptosis

动态计算模型表明，细胞公民身份是选择性肿瘤细胞凋亡的基础。

期刊:PLoS One
影响因子:2.6
doi:10.1371/journal.pone.0010637
Olsen, Megan; Siegelmann-Danieli, Nava; Siegelmann, Hava T
肿瘤
凋亡
表观遗传
肿瘤免疫
细胞生物学
肿瘤细胞
发表日期：2010
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Complex systems science and brain dynamics

复杂系统科学与脑动力学

期刊:Frontiers in Computational Neuroscience
影响因子:2.3
doi:10.3389/fncom.2010.00007
Siegelmann, Hava T
神经科学
发表日期：2010
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Transcriptional responses to estrogen and progesterone in mammary gland identify networks regulating p53 activity.

乳腺对雌激素和孕激素的转录反应揭示了调控 p53 活性的网络

期刊:Endocrinology
影响因子:3.3
doi:10.1210/en.2008-0035
Lu Shaolei, Becker Klaus A, Hagen Mary J, Yan Haoheng, Roberts Amy L, Mathews Lesley A, Schneider Sallie S, Siegelmann Hava T, MacBeth Kyle J, Tirrell Stephen M, Blanchard Jeffrey L, Jerry D Joseph
P53
发表日期：2008
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