Predicting odorant-receptor activation with protein language and graph neural networks - Université Côte d'Azur
Communication Dans Un Congrès Année : 2022

Predicting odorant-receptor activation with protein language and graph neural networks

Matej Hladiš
  • Fonction : Auteur
Institut de Chimie de Nice
Sébastien Fiorucci
Institut de Chimie de Nice
CV
Maxence Lalis
  • Fonction : Auteur
Institut de Chimie de Nice
Jérémie Topin
  • Fonction : Auteur
  • PersonId : 1081477
Institut de Chimie de Nice

Domaines

Machine Learning [stat.ML] Chemo-informatique Chimie théorique et/ou physique Neurosciences [q-bio.NC]

Sébastien FIORUCCI  : Connectez-vous pour contacter le contributeur

https://univ-cotedazur.hal.science/hal-03908209

Soumis le : mardi 20 décembre 2022-14:43:11

Dernière modification le : jeudi 11 avril 2024-13:08:14

Fichier non déposé

Dates et versions

hal-03908209 , version 1 (20-12-2022)

Identifiants

  • HAL Id : hal-03908209 , version 1

Citer

Matej Hladiš, Sébastien Fiorucci, Maxence Lalis, Jérémie Topin. Predicting odorant-receptor activation with protein language and graph neural networks. SophIA summit, Nov 2022, Sophia Antipolis, France. ⟨hal-03908209⟩

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