• 其他栏目

    林凡

    • 副教授 博士生导师 硕士生导师
    • 教师英文名称:Fan Lin
    • 电子邮箱:
    • 入职时间:2000-08-15
    • 所在单位:信息学院
    • 学历:博士研究生毕业
    • 性别:男
    • 学位:理学博士学位
    • 在职信息:在职
    • 毕业院校:厦门大学

    访问量:

    开通时间:..

    最后更新时间:..

    MDSGCN: Predicting Multiple Types of Mutation-Drug Association Through Signed Graph Convolution Network
  • 点击次数:

  • 影响因子:3.408

    DOI码:10.1109/tcbbio.2025.3548695

    所属单位:厦门大学信息学院

    发表刊物:IEEE Transactions on Computational Biology and Bioinformatics

    摘要:中文概述:提出MDSGCN模型,用有符号图卷积网络预测不同类型的突变—药物关联,结合子图结构与生物学特征,为癌症药物敏感性及耐药关联分析提供计算方法。

    备注:正式出版著录:2025-05;未确认具体日,发表时间留空;IF及分区沿用简历,统计年份未提供;通讯作者沿用简历;来源:https://doi.org/10.1109/tcbbio.2025.3548695;核实日期2026-10-16;摘要为据原摘要撰写的中文概述

    第一作者:Haisong Feng

    通讯作者:林凡

    合写作者:Xiaosong Wang,林凡

    卷号:22

    期号:3

    页面范围:1072-1085

    ISSN号:2998-4165

    是否译文:否