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

Multi-omic relay velocity modeling uncovers dynamic chromatin-transcription regulation across cell states

多组学接力速度模型揭示了细胞状态下动态的染色质转录调控

期刊:Nature Communications
影响因子:15.7
doi:10.1038/s41467-025-67259-6
Hong, Ari; Lee, Sangseon; Kim, Kwangsoo
信号转导
细胞生物学
表观遗传
转录调控
发表日期：2025
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Transcriptome Transformer: improving patient survival prediction via multitask learning of transcriptomic and clinical features

转录组转换器：通过转录组和临床特征的多任务学习来提高患者生存预测的准确性

期刊:Briefings in Bioinformatics
影响因子:7.7
doi:10.1093/bib/bbaf628
Koo, Bonil; Sung, Inyoung; Lee, Sangseon; Kim, Sun
发表日期：2025
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MDTR: a knowledge-guided interpretable representation for quantifying liver toxicity at transcriptomic level

MDTR：一种基于知识的、可解释的转录组水平肝毒性量化表征方法

期刊:Frontiers in Pharmacology
影响因子:4.8
doi:10.3389/fphar.2024.1398370
Sung, Inyoung; Lee, Sangseon; Bang, Dongmin; Yi, Jungseob; Lee, Sunho; Kim, Sun
毒理研究
发表日期：2024
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Multi-layered knowledge graph neural network reveals pathway-level agreement of three breast cancer multi-gene assays

多层知识图谱神经网络揭示了三种乳腺癌多基因检测的通路水平一致性

期刊:Computational and Structural Biotechnology Journal
影响因子:4.1
doi:10.1016/j.csbj.2024.04.038
Lee, Sangseon; Park, Joonhyeong; Piao, Yinhua; Lee, Dohoon; Lee, Danyeong; Kim, Sun
肿瘤免疫
信号转导
肿瘤
乳腺癌
发表日期：2024
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Biomedical knowledge graph learning for drug repurposing by extending guilt-by-association to multiple layers

通过将关联性推断扩展到多层，利用生物医学知识图谱学习进行药物再利用

期刊:Nature Communications
影响因子:15.7
doi:10.1038/s41467-023-39301-y
Bang, Dongmin; Lim, Sangsoo; Lee, Sangseon; Kim, Sun
发表日期：2023
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Exploring chemical space for lead identification by propagating on chemical similarity network

通过在化学相似性网络上传播来探索化学空间以进行先导化合物识别

期刊:Computational and Structural Biotechnology Journal
影响因子:4.1
doi:10.1016/j.csbj.2023.08.016
Yi, Jungseob; Lee, Sangseon; Lim, Sangsoo; Cho, Changyun; Piao, Yinhua; Yeo, Marie; Kim, Dongkyu; Kim, Sun; Lee, Sunho
发表日期：2023
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Risk Stratification for Breast Cancer Patient by Simultaneous Learning of Molecular Subtype and Survival Outcome Using Genetic Algorithm-Based Gene Set Selection

基于遗传算法的基因集选择方法，通过同时学习分子亚型和生存结果，对乳腺癌患者进行风险分层

期刊:Cancers
影响因子:4.4
doi:10.3390/cancers14174120
Koo, Bonil; Lee, Dohoon; Lee, Sangseon; Sung, Inyoung; Kim, Sun; Lee, Sunho
肿瘤
肿瘤免疫
乳腺癌
发表日期：2022
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On modeling and utilizing chemical compound information with deep learning technologies: A task-oriented approach

利用深度学习技术对化合物信息进行建模和利用：一种面向任务的方法

期刊:Computational and Structural Biotechnology Journal
影响因子:4.1
doi:10.1016/j.csbj.2022.07.049
Lim, Sangsoo; Lee, Sangseon; Piao, Yinhua; Choi, MinGyu; Bang, Dongmin; Gu, Jeonghyeon; Kim, Sun
发表日期：2022
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AutoCoV: tracking the early spread of COVID-19 in terms of the spatial and temporal patterns from embedding space by K-mer based deep learning

AutoCoV：利用基于K-mer的深度学习，从嵌入空间的角度追踪COVID-19的早期传播时空模式

期刊:BMC Bioinformatics
影响因子:3.3
doi:10.1186/s12859-022-04679-x
Sung, Inyoung; Lee, Sangseon; Pak, Minwoo; Shin, Yunyol; Kim, Sun
发表日期：2022
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Construction of Condition-Specific Gene Regulatory Network Using Kernel Canonical Correlation Analysis

利用核典型相关分析构建条件特异性基因调控网络

期刊:Frontiers in Genetics
影响因子:2.8
doi:10.3389/fgene.2021.652623
Jeong, Dabin; Lim, Sangsoo; Lee, Sangseon; Oh, Minsik; Cho, Changyun; Seong, Hyeju; Jung, Woosuk; Kim, Sun
信号转导
发表日期：2021
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