N
Nguyen-Phuc-Xuan Quynh
Nhà nghiên cứu Hồ sơ 6/108 công bố · 5 trích dẫn · h-index 1
Đã sao chép liên kết
Thông tin
- 🏛️Nơi công tác: Đại học Huế
- 🔬Lĩnh vực: Y - Dược
- 🆔ORCID: 0009-0008-9740-2562
- ✍️Hồ sơ chưa đầy đủ — bổ sung thông tin
Công bố tiêu biểu
Enhancing the Feature Representation of Protein Sequence Descriptors in Protein-Protein Interaction Prediction2 trích dẫn
Interdisciplinary Sciences Computational Life Sciences · 2025 · DOI
Interdisciplinary Sciences Computational Life Sciences · 2025 · DOI
A Deep Metric Learning Based Method for Predicting MiRNA-Disease Associations1 trích dẫn
Lecture notes in computer science · 2024 · DOI
Lecture notes in computer science · 2024 · DOI
MiRNA-Disease Association Prediction Based on Stacked Autoencoders and Variant Triplet Networks1 trích dẫn
Journal of Computer Science and Technology · 2025 · DOI
Journal of Computer Science and Technology · 2025 · DOI
Predict MiRNA-Disease Associations Using a Variant of Deep Forest Model and Improving Feature Vectors by Graph Convolutional Network1 trích dẫn
IEEE Transactions on Computational Biology and Bioinformatics · 2025 · DOI
IEEE Transactions on Computational Biology and Bioinformatics · 2025 · DOI
Combining Ensemble Learning and Multi–view Feature Extraction for Protein–protein Interaction Prediction
Lecture notes in networks and systems · 2025 · DOI
Lecture notes in networks and systems · 2025 · DOI
A Feature Fusion Learning Framework for Predicting Protein–protein Interactions
Lecture notes in networks and systems · 2025 · DOI
Lecture notes in networks and systems · 2025 · DOI
HGNNMDA: Hybrid Graph Neural Networks for MiRNA-Disease Association Prediction
IEEE Transactions on Molecular Biological and Multi-Scale Communications · 2025 · DOI
IEEE Transactions on Molecular Biological and Multi-Scale Communications · 2025 · DOI
MMProtRepPPI: A Multimodal Protein Representation for Predicting Protein–Protein Interactions Using Sequence and Structure
IEEE Transactions on Molecular Biological and Multi-Scale Communications · 2025 · DOI
IEEE Transactions on Molecular Biological and Multi-Scale Communications · 2025 · DOI
Về lĩnh vực Y - Dược
6.619học giả
91.896công bố
2.589.484trích dẫn
4.2h-index trung bình
Hướng nghiên cứu phổ biến trong lĩnh vực:
Mosquito-borne diseases and controlAntibiotic Resistance in BacteriaTuberculosis Research and EpidemiologyMalaria Research and ControlCOVID-19 and Mental HealthHIV/AIDS Research and Interventions
Nơi có nhiều học giả lĩnh vực này nhất:
Trường Đại học Y Hà Nội · 422
Đại học Y Dược TP.HCM · 418
Đại học Quốc gia TP.HCM · 393
Trường Đại học Cần Thơ · 311
Đại học Huế · 240
Các con số trên đếm trên hồ sơ hiện có của danh bạ này, không phải số liệu toàn quốc.
Cùng đơn vị — Đại học Huế
Cùng ngành Y - Dược
Danh sách công bố phía trên được tổng hợp từ cơ sở dữ liệu học thuật mở OpenAlex (giấy phép CC0). Đối chiếu hồ sơ gốc trên OpenAlex ↗
Góp ý / Nhận hồ sơ này
Nguyen-Phuc-Xuan QuynhĐại học Huế
Nhận hồ sơ
Hồ sơ gốc lưu tạihocthuat.vn— hai trang hiển thị cùng một cơ sở dữ liệu, xác minh ở đâu cũng đồng bộ.