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DeepIDP-2L: protein intrinsically disordered region prediction by combining convolutional attention network and hierarchical attention network
Bioinformatics (Oxford, England), 2022-02, Vol.38 (5), p.1252-1260
2022
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TransformerCPI: improving compound-protein interaction prediction by sequence-based deep learning with self-attention mechanism and label reversal experiments
Bioinformatics (Oxford, England), 2020-08, Vol.36 (16), p.4406-4414
2020
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Identifying enhancer–promoter interactions with neural network based on pre-trained DNA vectors and attention mechanism
Bioinformatics, 2020-02, Vol.36 (4), p.1037-1043
2020
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AFTGAN: prediction of multi-type PPI based on attention free transformer and graph attention network
Bioinformatics (Oxford, England), 2023-02, Vol.39 (2)
2023
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Changing how you look at climate change: attention bias modification increases attention to climate change
Climatic change, 2022-12, Vol.175 (3-4), p.16, Article 16
2022
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Ensembling graph attention networks for human microbe–drug association prediction
Bioinformatics, 2020-12, Vol.36 (Supplement_2), p.i779-i786
2020
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When do extreme weather events generate attention to climate change?
Climatic change, 2017-07, Vol.143 (1-2), p.227-241
2017
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HyperAttentionDTI: improving drug–protein interaction prediction by sequence-based deep learning with attention mechanism
Bioinformatics (Oxford, England), 2022-01, Vol.38 (3), p.655-662
2022
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An attention-based BiLSTM-CRF approach to document-level chemical named entity recognition
Bioinformatics, 2018-04, Vol.34 (8), p.1381-1388
2018
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TITAN: T-cell receptor specificity prediction with bimodal attention networks
Bioinformatics, 2021-07, Vol.37 (Supplement_1), p.i237-i244
2021
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IIFDTI: predicting drug–target interactions through interactive and independent features based on attention mechanism
Bioinformatics, 2022-09, Vol.38 (17), p.4153-4161
2022
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Attention to climate change and downside risk: Evidence from China
Risk analysis, 2023-05, Vol.43 (5), p.1011-1031
2023
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DeepHINT: understanding HIV-1 integration via deep learning with attention
Bioinformatics, 2019-05, Vol.35 (10), p.1660-1667
2019
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LaGAT: link-aware graph attention network for drug-drug interaction prediction
Bioinformatics (Oxford, England), 2022-12, Vol.38 (24), p.5406-5412
2022
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On biases of attention in scientific discovery
Bioinformatics, 2021-04, Vol.36 (22-23), p.5269-5274
2021
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BACPI: a bi-directional attention neural network for compound–protein interaction and binding affinity prediction
Bioinformatics, 2022-03, Vol.38 (7), p.1995-2002
2022
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Perceiver CPI: a nested cross-attention network for compound-protein interaction prediction
Bioinformatics (Oxford, England), 2023-01, Vol.39 (1)
2023
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ACME: pan-specific peptide–MHC class I binding prediction through attention-based deep neural networks
Bioinformatics, 2019-12, Vol.35 (23), p.4946-4954
2019
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Cancer subtype classification and modeling by pathway attention and propagation
Bioinformatics, 2020-06, Vol.36 (12), p.3818-3824
2020
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AACFlow: an end-to-end model based on attention augmented convolutional neural network and flow-attention mechanism for identification of anticancer peptides
Bioinformatics (Oxford, England), 2024-03, Vol.40 (3)
2024
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TransformerGO: predicting protein–protein interactions by modelling the attention between sets of gene ontology terms
Bioinformatics, 2022-04, Vol.38 (8), p.2269-2277
2022
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Attention to values helps shape convergence research
Climatic change, 2022, Vol.170 (1-2), Article 17
2022
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MLNGCF: circRNA–disease associations prediction with multilayer attention neural graph-based collaborative filtering
Bioinformatics (Oxford, England), 2023-08, Vol.39 (8)
2023
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Predicting enzymatic function of protein sequences with attention
Bioinformatics (Oxford, England), 2023-10, Vol.39 (10), p.1-10
2023
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sAMPpred-GAT: prediction of antimicrobial peptide by graph attention network and predicted peptide structure
Bioinformatics (Oxford, England), 2023-01, Vol.39 (1)
2023
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