Buchumschlag

Reversible Deep Learning for 13C NMR in Chemoinformatics: On Structures and Spectra

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Kuhn, Stefan, Dwarka, Vandana, Grenda, Przemyslaw Karol, Vainikko, Eero
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2026
Schlagworte:	Machine Learning Artificial Intelligence Quantitative Methods I.2.6; J.3
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Deep learning of geometrical cell division rules
von: Durrmeyer, Alexandre, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Modeling Patient Care Trajectories with Transformer Hawkes Processes
von: Pandey, Saumya, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Notation-level confounding: When inconsistent molecular notations mislead chemical language models
von: Kikuchi, Yosuke, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Chem-PerturBridge: a harmonized compendium of small molecule perturbation transcriptomic effects
von: Szałata, Artur, et al.
Veröffentlicht: (2026)

DynaCLR: Contrastive Learning of Cellular Dynamics with Temporal Regularization
von: Hirata-Miyasaki, Eduardo, et al.
Veröffentlicht: (2024)

GEESE: Genotype-aware End-to-End Spatio-temporal Embedding for Behavioral Phenotyping
von: Ding, Yiran, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Predicting effect of novel treatments using molecular pathways and real-world data
von: Couetoux, Adrien, et al.
Veröffentlicht: (2025)

An Explainable Unsupervised-to-Supervised Machine Learning Framework for Dietary Pattern Discovery Using UK National Dietary Survey Data
von: Yu, Wing Yi, et al.
Veröffentlicht: (2026)

To Bin or not to Bin: Alternative Representations of Mass Spectra
von: de Jonge, Niek, et al.
Veröffentlicht: (2025)

New methods for drug synergy prediction: a mini-review
von: Abbasi, Fatemeh, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Good Rankings, Wrong Probabilities: A Calibration Audit of Multimodal Cancer Survival Models
von: Ghawami, Sajad
Veröffentlicht: (2026)

Automated Cell Structure Extraction for 3D Electron Microscopy by Deep Learning
von: Kousaka, Jin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

DrugReasoner: Interpretable Drug Approval Prediction with a Reasoning-augmented Language Model
von: Ghaffarzadeh-Esfahani, Mohammadreza, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Domain-aware priors stabilize, not merely enable, vertical federated learning in data-scarce coral multi-omics
von: Victor, Sam
Veröffentlicht: (2025)

Autoregressive fragment-based diffusion for pocket-aware ligand design
von: Ghorbani, Mahdi, et al.
Veröffentlicht: (2023)

RXNRECer Enables Fine-grained Enzymatic Function Annotation through Active Learning and Protein Language Models
von: Shi, Zhenkun, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Lessons Learned from Deploying Adaptive Machine Learning Agents with Limited Data for Real-time Cell Culture Process Monitoring
von: Khuat, Thanh Tung, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Uncertainty Quantification Using Ensemble Learning and Monte Carlo Sampling for Performance Prediction and Monitoring in Cell Culture Processes
von: Khuat, Thanh Tung, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Bio AI Agent: A Multi-Agent Artificial Intelligence System for Autonomous CAR-T Cell Therapy Development with Integrated Target Discovery, Toxicity Prediction, and Rational Molecular Design
von: Ni, Yi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

KEMP-PIP: A Feature-Fusion Based Approach for Pro-inflammatory Peptide Prediction
von: Niloy, Soumik Deb, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Genotype-Phenotype Integration through Machine Learning and Personalized Gene Regulatory Networks for Cancer Metastasis Prediction
von: Fu, Jiwei, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Developing hybrid mechanistic and data-driven personalized prediction models for platelet dynamics
von: Steinacker, Marie, et al.
Veröffentlicht: (2025)

A Simple Approximate Bayesian Inference Neural Surrogate for Stochastic Petri Net Models
von: Manu, Bright Kwaku, et al.
Veröffentlicht: (2025)

SCMPPI: Supervised Contrastive Multimodal Framework for Predicting Protein-Protein Interactions
von: XU, Shengrui, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Interpretable Graph Kolmogorov-Arnold Networks for Multi-Cancer Classification and Biomarker Identification using Multi-Omics Data
von: Alharbi, Fadi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

A graph neural network-based model with Out-of-Distribution Robustness for enhancing Antiretroviral Therapy Outcome Prediction for HIV-1
von: Di Teodoro, Giulia, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Enhancing mortality prediction in cardiac arrest ICU patients through meta-modeling of structured clinical data from MIMIC-IV
von: Mamatov, Nursultan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Layer Probing Improves Kinase Functional Prediction with Protein Language Models
von: Kumar, Ajit, et al.
Veröffentlicht: (2025)

MetaGEM: Bottom-Up Reconstruction of Genome-Scale Metabolic Networks via Deep Enzyme-Metabolite Anchoring
von: Xiao, Weiyu, et al.
Veröffentlicht: (2026)

EUNIS Habitat Maps: Enhancing Thematic and Spatial Resolution for Europe through Machine Learning
von: Si-Moussi, Sara, et al.
Veröffentlicht: (2025)

OWPCP: A Deep Learning Model to Predict Octanol-Water Partition Coefficient
von: Maleki, Mohammadjavad, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Pathology Foundation Models are Scanner Sensitive: Benchmark and Mitigation with Contrastive ScanGen Loss
von: Carloni, Gianluca, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Segmentation of Non-Small Cell Lung Carcinomas: Introducing DRU-Net and Multi-Lens Distortion
von: Oskouei, Soroush, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Not All Memories Age the Same: Autodiscovery of Adaptive Decay in Knowledge Graphs
von: Karhade, Mandar
Veröffentlicht: (2026)

Microscopy image reconstruction with physics-informed denoising diffusion probabilistic model
von: Li, Rui, et al.
Veröffentlicht: (2023)

AI-Augmented Pollen Recognition in Optical and Holographic Microscopy for Veterinary Imaging
von: Warshaneyan, Swarn S., et al.
Veröffentlicht: (2025)

Automated Pollen Recognition in Optical and Holographic Microscopy Images
von: Warshaneyan, Swarn Singh, et al.
Veröffentlicht: (2025)

SpectraLLM: Uncovering the Ability of LLMs for Molecular Structure Elucidation from Multi-Spectral Data
von: Su, Yunyue, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Predicting Microbial Interactions Using Graph Neural Networks
von: Gholamzadeh, Elham, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Personalized Predictions of Glioblastoma Infiltration: Mathematical Models, Physics-Informed Neural Networks and Multimodal Scans
von: Zhang, Ray Zirui, et al.
Veröffentlicht: (2023)