ダウンロード数: 129

このアイテムのファイル:
ファイル 記述 サイズフォーマット 
dyakk00851.pdfDissertation_全文26.87 MBAdobe PDF見る/開く
yyakk00851.pdfAbstract_要旨300.3 kBAdobe PDF見る/開く
タイトル: Development of graph-based artificial intelligence techniques for knowledge discovery from gene networks
その他のタイトル: 遺伝子ネットワークからの知識発見に資するグラフベースAI技術の開発
著者: Tanaka, Yoshihisa
著者名の別形: 田中, 良尚
キーワード: gene network
artificial intelligence
graph neural networks
Bayesian network
SARS-CoV-2
drug-induced liver injury
発行日: 23-Mar-2022
出版者: Kyoto University
学位授与大学: 京都大学
学位の種類: 新制・課程博士
取得分野: 博士(薬学)
報告番号: 甲第23844号
学位記番号: 薬博第851号
学位授与年月日: 2022-03-23
請求記号: 新制||薬||242(附属図書館)
研究科・専攻: 京都大学大学院薬学研究科薬学専攻
論文調査委員: (主査)教授 山下 富義, 教授 石濱 泰, 教授 金子 周司
学位授与の要件: 学位規則第4条第1項該当
著作権等: 許諾条件により本文は2023-03-22に公開
1. System-based differential gene network analysis for characterizing a sample-specific subnetwork. Biomolecules, 2020, Volume 10, Issue 2, 306, doi: 10.3390/biom10020306. 2. Dynamic changes in gene-to-gene regulatory networks in response to SARS-CoV-2 infection. Scientific Reports, 2021, Volume 11, 11241, doi: 10.1038/s41598-021-90556-1
DOI: 10.14989/doctor.k23844
URI: http://hdl.handle.net/2433/275166
出現コレクション:080_2 博士(薬学)

アイテムの詳細レコードを表示する

Export to RefWorks


出力フォーマット 


このリポジトリに保管されているアイテムはすべて著作権により保護されています。