Prediction of protein-protein interactions using point transformer and spherical Convex Hull graphs

David Arteaga; M. Poptsova

doi:10.1016/j.csbj.2025.12.008

Публикации

?

Prediction of protein-protein interactions using point transformer and spherical Convex Hull graphs

Computational and Structural Biotechnology Journal. 2026. Vol. 31. P. 82–93.

David Arteaga, Попцова М. С.

Научное направление: Биология Компьютерные науки Медицинские биотехнологии

Язык: английский

Полный текст

DOI

Текст на другом сайте

Ключевые слова: bioinformatics protein-protein interactions Geometric deep learning Transformer models large language model (LLM)Bioinformatics and medicine graph neural network (GNN)

Optimizing Computational Infrastructure for Large Language Models in Bioinformatics: A Case Study

Бекназаров Н. С., , in: Parallel Computational Technologies, 19th International Conference, PCT 2025, Moscow, Russia, April 8–10, 2025, Revised Selected PapersVol. 2891.: Springer, 2026. P. 3–16.

Добавлено: 19 мая 2026 г.

uPAR deficiency triggers TGFβ1-mediated fibrotic remodeling in a cardiac perivascular-like microenvironment

Goltseva Y., Tsokolaeva Z., Beloglazova I. и др., Stem Cell Research and Therapy 2026 Vol. 17 No. 1

Добавлено: 19 мая 2026 г.

Proceedings of the 19th Conference of the European Chapter of the Association for Computational Linguistics (Volume 3: System Demonstrations)

Association for Computational Linguistics, 2026.

Добавлено: 19 мая 2026 г.

Dataset of solubility values for organic compounds in binary mixtures of solvents at various temperatures

Беззубов С. И., Malikov D., Krasnov L. и др., Scientific data 2026 Vol. 13 Article 727

Добавлено: 19 мая 2026 г.

Aerokinesis: An IoT-Based Vision-Driven Gesture Control System for Quadcopter Navigation Using Deep Learning and ROS2

Pikalov V., Meshcheryakov V., Kondratev S. и др., Technologies 2026 Vol. 14 No. 1 P. 1–27

This paper presents Aerokinesis, an IoT-based software–hardware system for intuitive gesture-driven control of quadcopter unmanned aerial vehicles (UAVs), developed within the Robot Operating System 2 (ROS2) framework. The proposed system addresses the challenge of providing an accessible human–drone interaction interface for operators in scenarios where traditional remote controllers are impractical or unavailable. The architecture comprises ...

Добавлено: 19 мая 2026 г.

Aerokinesis: An IoT-Based Vision-Driven Gesture Control System for Quadcopter Navigation Using Deep Learning and ROS2

Кондратьев С., Никитин Г. Э., Дырченкова Ю. А. и др., Technologies 2026 Vol. 14 No. 1 P. 1–27

Добавлено: 19 мая 2026 г.

Parallel Computational Technologies. PCT 2025

Springer, 2025.

Добавлено: 18 мая 2026 г.

KMHCR: A Key-Controlled Signal-Domain Transformation for 5G IoT Security

Ronglin Z., Wei L., Jiahong C. и др., Journal of Signal Processing Systems 2026 Vol. 98 P. 1–15

Добавлено: 16 мая 2026 г.

DPN Verifier: A Toolkit for Faster Soundness Verification and Repair of Process Models with Data

Суворов Н. М., Proceedings of the Institute for System Programming of the RAS 2026 Vol. 38 No. 3(2) P. 49–66

Сети Петри с данными (DPN) являются расширением классических сетей Петри, позволяющим моделировать процессы, где данные влияют на поток управления, обеспечивая комплексное представление о поведении системы и возможность обнаружения точек отказа, которые в противном случае были бы скрыты. Одним из критериев корректности для моделей процессов является бездефектность. Модель процесса называется бездефектной, если она всегда корректно завершается ...

Добавлено: 16 мая 2026 г.

QGKM: A Quantum Fidelity-Based Graph Clustering Framework for Robust Data Pattern Recognition in Education Social Networks QGKM: A Quantum Fidelity-Based Graph Clustering Framework for Robust Data Pattern Recognition in Education Social Networks

Neal N. X., Weiqing L., Dacheng H. и др., Algorithms 2026 Vol. 19 No. 5 P. 1–22

Добавлено: 13 мая 2026 г.

Proceedings of the 9th Student Research Workshop associated with the International Conference Recent Advances in Natural Language Processing

Velichkov B., Nikolova-Koleva I., Slavcheva M., Shumen: INCOMA Ltd, 2025.

Добавлено: 12 мая 2026 г.

Biochemical Foundations of Emotion Regulation: Implications for Pharmacological and Psychological Interventions-A Narrative Review

Гергес М. М., Косоногов В. В., OBM Neurobiology 2025 Vol. 9 No. 4 Article 310

Добавлено: 12 мая 2026 г.

Интегрированная среда моделирования для верификации и валидации программ управления подключенными и высокоавтоматизированными транспортными средствами

Степанянц В. Г., Долгов И. М., Хорошилов Г. С. и др., Труды Института системного программирования РАН 2026 Т. 38 № 3 С. 95–110

На рынок постепенно выходят высокоавтоматизированные и подключенные транспортные средства (ТС). В настоящее время предлагаются решения, позволяющие использовать эти технологии для совместного управления дорожным движением, что может значительно повысить его безопасность. В статье анализируются требования к интегрированной среде моделирования подключенных и высокоавтоматизированных ТС и совместной автоматизации управления дорожным движением с высокодетализированным учетом влияния окружающих объектов. Проанализированы ...

Добавлено: 12 мая 2026 г.

Connected and Automated Vehicle Scenario Manager Graphical User Interface

Тихонов Р. А., Efendiev M. T., Fedotenkov A. A., 2026 International Russian Smart Industry Conference (SmartIndustryCon) 2026 P. 542–547

Добавлено: 11 мая 2026 г.

Proceedings 2026 IEEE 11th International Conference on Smart Cloud SmartCloud 2026 8-10 May 2026

Los Alamitos: IEEE Computer Society, 2026.

Добавлено: 10 мая 2026 г.

От неизвестности к прозрачности: обзор технологий объяснимого ИИ (XAI)

Авдошин С. М., Песоцкая Е. Ю., Информационные технологии 2026 Т. 32 № 4 С. 185–194

С развитием ИИ, и в особенности глубокого обучения, появились модели, способные давать крайне точные прогнозы. Однако их внутренняя логика остается трудной для понимания — и это серьезная проблема, особенно в сферах, где от корректности алгоритма зависят критиче ски важные решения. Одним из перспективных путей ее решения считается направление Explainable Artificial Intelligence (XAI) — разработка подходов, позволяющих прояснять ...

Добавлено: 8 мая 2026 г.

Explainable AI for Industry 5.0: Shedding light on the black box

Авдошин С. М., Песоцкая Е. Ю., Business Informatics 2026 Vol. 20 No. 1 P. 7–28

Добавлено: 8 мая 2026 г.

Comparative Analysis of Students’ Perceptions of Programming Puzzles: Parson’s and Wordle-Like

Варнавский А. Н., IEEE Access 2026 Vol. 14 P. 37487–37508

Добавлено: 7 мая 2026 г.

Towards performance analysis of GPU-aware MPI over Angara interconnect

Ismagilov T., Mukosey A., Смирнов Ф. А. и др., International Journal of High Performance Computing Applications 2026 Vol. 40 No. 2 P. 240–253

Добавлено: 7 мая 2026 г.

Motor imagery perspective shapes corticospinal excitability with effector-specific effects

Феурра М., Перевознюк Г. С., Рагимова А. А. и др., Scientific Reports 2026 No. 16 Article 13098 (2026)

Добавлено: 5 мая 2026 г.

Программные инструментальные средства для разработки мероприятий по снижению брака серийного производства

Ясницкий Л. Н., Голдобин М. А., Мезенцев А. С., Прикладная математика и вопросы управления 2025 № 2 С. 99–116

Представлен обзор современных методов и основанных на них программных инструментах, применяемых для математического моделирования серийных производственных процессов с целью снижения брака и повышения качества производимых изделий. Перечисляются группы работ, нацеленных на обнаружение и классификацию дефектов, работ, в которых решаются задачи прогнозирования образования дефектов и определения значимости параметров, работ направленных на поиск оптимального сочетания технологических параметров изготовления изделий, ...

Добавлено: 5 мая 2026 г.

Bridging the Semantic Gap in Metadata Management using Large Language Models

Сулейкин А. С., Сорокина В., Пятецкий В. Е., , in: 2025 7th International Conference on Control Systems, Mathematical Modeling, Automation and Energy Efficiency.: [б.и.], 2025. P. 748–753.

Добавлено: 17 апреля 2026 г.

Multimodal graph, surface, and language-based model for protein protein interaction prediction

Артеага Мореано Б. Д., Червов Н. Р., Попцова М. С., Scientific Reports 2026 Vol. 16 No. 1 Article 4772

Добавлено: 4 февраля 2026 г.

Разработка и интеграция AI-ассистента в систему управления обучением.

Караваева Е. А., Василевский В. И., Ланин Г. М. и др., Труды Института системного программирования РАН 2025 Т. 37 № 4 С. 175–190

Продолжающаяся цифровизация образования требует новых способов представления информации и механизмов удержания внимания. Цель представленной работы – предложить решение на основе большой языковой модели, которая будет интерактивно генерировать подсказки различных типов в рамках электронного учебного курса по программированию. Основными подходами являются анализ существующих относительно небольших языковых моделей, TOPSIS-анализ (методика определения порядка предпочтения по сходству с идеальным ...

Добавлено: 25 декабря 2025 г.