Buchumschlag

SAPNet: a deep learning model for identification of single-molecule peptide post-translational modifications with surface enhanced Raman spectroscopy

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Yaltaye, Mulusew W., Zhao, Yingqi, Bozo, Eva, Xin, Pei-Lin, Farrah, Vahid, De Angelis, Francesco, Huang, Jian-An
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2024
Schlagworte:	Quantitative Methods Mesoscale and Nanoscale Physics Optics
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

A novel particle-in-well technology for single-molecule sequencing by surface-enhanced Raman spectroscopy
von: Bozo, Eva, et al.
Veröffentlicht: (2024)

SERS discrimination of single amino acid residue in single peptide by plasmonic nanocavities
von: Huang, Jian-An, et al.
Veröffentlicht: (2019)

Resolving Single-Peptide Phosphorylation Dynamics in Plasmonic Nanopores using Physics-Informed Bi-Path Model
von: Yaltaye, Mulusew W., et al.
Veröffentlicht: (2026)

Rapid, antibiotic incubation-free determination of tuberculosis drug resistance using machine learning and Raman spectroscopy
von: Ogunlade, Babatunde, et al.
Veröffentlicht: (2023)

MassSpecGym: A benchmark for the discovery and identification of molecules
von: Bushuiev, Roman, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Integrating protein sequence embeddings with structure via graph-based deep learning for single-residue property prediction
von: Michalewicz, Kevin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Statistical methods for reference-free single-molecule localisation microscopy
von: Peyton, Jack, et al.
Veröffentlicht: (2026)

stEnTrans: Transformer-based deep learning for spatial transcriptomics enhancement
von: Xue, Shuailin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Nanofluidic trapping and enhanced Raman detection of single biomolecules in plasmonic bowl-shaped nanopore
von: Zhao, Yingqi, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Measuring irreversibility in stochastic systems by categorizing single-molecule displacements
von: Lanza, Alvaro, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Metabolic‐immune interactions in gastric cancer T cells: A single‐cell atlas for prognostic biomarker identification
von: Junjun Liu, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Geometric deep learning assists protein engineering. Opportunities and Challenges
von: García-Vinuesa, Julián, et al.
Veröffentlicht: (2025)

smFISH_batchRun: A smFISH image processing tool for single-molecule RNA Detection and 3D reconstruction
von: John, Nimmy S., et al.
Veröffentlicht: (2025)

Analyzing animal movement using deep learning
von: Fronville, Thibault, et al.
Veröffentlicht: (2026)

De novo peptide sequencing rescoring and FDR estimation with Winnow
von: Mabona, Amandla, et al.
Veröffentlicht: (2025)

A graph-based approach for modification site assignment in proteomics
von: Skiadopoulou, Dafni, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Describing the movement of molecules in reduced-dimension models
von: Savage, Natasha S.
Veröffentlicht: (2020)

Spatial Insight: How Data-Driven Regions of Interest Selection Enhances Single-Trial P300 Classification in EEG-Based BCIs
von: Guttmann-Flury, Eva, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Opportunities in deep learning methods development for computational biology
von: Lee, Alex Jihun, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Physics-informed deep learning for infectious disease forecasting
von: Qian, Ying, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Explainable deep learning framework for cancer therapeutic target prioritization leveraging PPI centrality and node embeddings
von: Alkhadrawi, Adham M., et al.
Veröffentlicht: (2025)

Epidemic-guided deep learning for spatiotemporal forecasting of Tuberculosis outbreak
von: Barman, Madhab, et al.
Veröffentlicht: (2025)

scSCC: A swapped contrastive learning‐based clustering method for single‐cell gene expression data
von: Xiang Wang, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Automatic Raman Measurements in a High-Throughput Bioprocess Development Lab
von: Lange, Christoph, et al.
Veröffentlicht: (2025)

deepNoC: A deep learning system to assign the number of contributors to a short tandem repeat DNA profile
von: Taylor, Duncan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Hitchhiker's guide to cancer-associated lymphoid aggregates in histology images: manual and deep learning-based quantification approaches
von: Silina, Karina, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Raman Spectroscopy for the Early Detection of Huanglongbing and Citrus Canker in Plants: A Review
von: Das, Ashis Kumar, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Flat Cell Imaging
von: Nasirimarekani, Vahid, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Disentangling coincident cell events using deep transfer learning and compressive sensing
von: Leuthner, Moritz, et al.
Veröffentlicht: (2025)

DeepDR: an integrated deep-learning model web server for drug repositioning
von: Jin, Shuting, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Computational interference microscopy enabled by deep learning
von: Jiao, Yuheng, et al.
Veröffentlicht: (2020)

Predicting discrete-time bifurcations with deep learning
von: Bury, Thomas M., et al.
Veröffentlicht: (2023)

Identification of post-COVID-19 symptoms using brain structural MRI features: a machine learning approach
von: Reza, Abdi
Veröffentlicht: (2025)

Soft causal learning for generalized molecule property prediction: An environment perspective
von: Li, Limin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Fast, accurate measurement of the worker populations of honey bee colonies using deep learning
von: Zhong, Junmin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

GPCR-Filter: a deep learning framework for efficient and precise GPCR modulator discovery
von: Ning, Jingjie, et al.
Veröffentlicht: (2026)

DeepLINK-T: deep learning inference for time series data using knockoffs and LSTM
von: Zuo, Wenxuan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Non-Destructive Carotenoid Quantification in Leaves via Raman Spectroscopy: Optimizing Treatment for Linear Discriminant Analysis
von: Park, Miri, et al.
Veröffentlicht: (2025)

All the single cells: single-cell transcriptomics/epigenomics experimental design and analysis considerations for glial biologists
von: Prater, Katherine E., et al.
Veröffentlicht: (2024)

Computational bioacoustics with deep learning: a review and roadmap
von: Stowell, Dan
Veröffentlicht: (2021)