litlas
ログインアカウント作成

Frank Noé

2006–2026 年に発表

183
論文数
25,210
被引用数
75
h 指数
149
i10 指数

被引用数

Frank Noé の年別被引用数1937 年: 被引用 1 件1989 年: 被引用 2 件1992 年: 被引用 1 件1995 年: 被引用 2 件1996 年: 被引用 2 件1998 年: 被引用 1 件1999 年: 被引用 5 件2003 年: 被引用 1 件2004 年: 被引用 1 件2006 年: 被引用 3 件2007 年: 被引用 12 件2008 年: 被引用 21 件2009 年: 被引用 28 件2010 年: 被引用 51 件2011 年: 被引用 103 件2012 年: 被引用 105 件2013 年: 被引用 128 件2014 年: 被引用 182 件2015 年: 被引用 191 件2016 年: 被引用 241 件2017 年: 被引用 319 件2018 年: 被引用 399 件2019 年: 被引用 853 件2020 年: 被引用 1,066 件2021 年: 被引用 1,374 件2022 年: 被引用 1,121 件2023 年: 被引用 1,104 件2024 年: 被引用 1,342 件2025 年: 被引用 1,066 件2026 年: 被引用 221 件1938〜1988 年は被引用が無いため表示していません1990〜1991 年は被引用が無いため表示していません1993〜1994 年は被引用が無いため表示していません1997 年は被引用が無いため表示していません2000〜2002 年は被引用が無いため表示していません2005 年は被引用が無いため表示していません

引用元

国・地域

この著者を引用した国・地域の世界地図アメリカ合衆国: 引用元論文 2,245 件、この内訳の 27%ドイツ: 引用元論文 900 件、この内訳の 10.8%中国: 引用元論文 783 件、この内訳の 9.4%イギリス: 引用元論文 595 件、この内訳の 7.2%スイス: 引用元論文 284 件、この内訳の 3.4%イタリア: 引用元論文 278 件、この内訳の 3.4%フランス: 引用元論文 277 件、この内訳の 3.3%日本: 引用元論文 219 件、この内訳の 2.6%スペイン: 引用元論文 203 件、この内訳の 2.5%インド: 引用元論文 200 件、この内訳の 2.4%カナダ: 引用元論文 199 件、この内訳の 2.4%オランダ: 引用元論文 150 件、この内訳の 1.8%
0%27%その他 23.8%

機関

分野

  • Biochemistry, Genetics and Molecular Biology39.2%
  • Computer Science19.3%
  • Materials Science11.4%
  • Medicine9.8%
  • Physics and Astronomy8.1%
  • Engineering3%
  • その他9.2%

トピック

  • Protein Structure and Dynamics11%
  • Computational Drug Discovery Methods8%
  • Machine Learning in Materials Science7%
  • Enzyme Structure and Function2.2%
  • Model Reduction and Neural Networks2.1%
  • RNA and protein synthesis mechanisms1.9%
  • その他67.8%

共著者

全論文

検索で開く
  1. PyEMMA 2: A Software Package for Estimation, Validation, and Analysis of Markov Models

    著者: Martin K. Scherer, Benjamin Trendelkamp-Schroer, Fabian Paul, Guillermo Pérez‐Hernández, Moritz Hoffmann, Nuria Plattner, Christoph Wehmeyer, Jan-Hendrik Prinz, Frank Noé - Journal of Chemical Theory and Computation 2015 被引用: 1,299

  2. Machine learning for molecular simulation

    著者: Frank Noé, Alexandre Tkatchenko, Klaus-Robert Müller, Cecilia Clementi - Annual Review of Physical Chemistry 2020 被引用: 888

  3. Identification of slow molecular order parameters for Markov model construction

    著者: Guillermo Pérez-Hernández, Fabian Paul, Toni Giorgino, Gianni De Fabritiis, Frank Noé - The Journal of Chemical Physics 2013 被引用: 1,049

  4. Major Histocompatibility Complex (MHC) Class I and MHC Class II Proteins: Conformational Plasticity in Antigen Presentation

    著者: Marek Wieczorek, Esam T. Abualrous, Jana Sticht, Miguel Álvaro‐Benito, Sebastian Stolzenberg, Frank Noé, Christian Freund - Frontiers in Immunology 2017 被引用: 1,011

  5. Fast protein backbone generation with SE(3) flow matching

    著者: Jason Yim, Andrew M. Campbell, Andrew Y. K. Foong, Michael Gastegger, José Jiménez-Luna, Sarah Lewis, Víctor García Satorras, Bastiaan S. Veeling, Regina Barzilay, Tommi Jaakkola, Frank Noé - arXiv (Cornell University) 2023 被引用: 103

  6. Markov models of molecular kinetics: Generation and validation

    著者: Jan-Hendrik Prinz, Hao Wu, Marco Sarich, Bettina G. Keller, Martin Senne, Martin Held, John D. Chodera, Christof Schütte, Frank Noé - The Journal of Chemical Physics 2011 被引用: 1,347

  7. Learning Continuous and Data-Driven Molecular Descriptors by Translating Equivalent Chemical Representations

    著者: Robin Winter, Floriane Montanari, Frank Noé, Djork-Arné Clevert - Chemical Science 2018 被引用: 517

  8. VAMPnets for deep learning of molecular kinetics

    著者: Andreas Mardt, Luca Pasquali, Hao Wu, Frank Noé - Nature Communications 2017 被引用: 527

  9. Unsupervised Learning Methods for Molecular Simulation Data

    著者: Aldo Glielmo, Brooke E. Husic, Álex Rodríguez, Cecilia Clementi, Frank Noé, Alessandro Laio - Chemical Reviews 2021 被引用: 407

  10. Deep neural network solution of the electronic Schrödinger equation

    著者: Jan Hermann, Zeno Schätzle, Frank Noé - Nature Chemistry 2020 被引用: 471

  11. Predicting equilibrium distributions for molecular systems with deep learning

    著者: Shuxin Zheng, Jiyan He, Chang Liu, Yu Shi, Ziheng Lu, Weitao Feng, Fusong Ju, Jiaxi Wang, Jianwei Zhu, Yaosen Min, He Zhang, Shidi Tang, Hongxia Hao, Peiran Jin, Chi Chen, Frank Noé, Haiguang Liu, Tie-Yan Liu - Nature Machine Intelligence, Nat. Mac. Intell. 2024 被引用: 127

  12. Machine Learning of coarse-grained Molecular Dynamics Force Fields

    著者: Jiang Wang, Simon Olsson, Christoph Wehmeyer, Adrià Pérez, Nicholas E. Charron, Gianni De Fabritiis, Frank Noé, Cecilia Clementi - ACS Central Science 2019 被引用: 525

  13. HTMD: High-Throughput Molecular Dynamics for Molecular Discovery

    著者: Stefan Doerr, M J Harvey, Frank Noé, Gianni De Fabritiis - Journal of Chemical Theory and Computation 2016 被引用: 491

  14. Markov state models of biomolecular conformational dynamics

    著者: John D. Chodera, Frank Noé - Current Opinion in Structural Biology 2014 被引用: 836

  15. Time-lagged autoencoders: Deep learning of slow collective variables for molecular kinetics

    著者: Christoph Wehmeyer, Frank Noé - The Journal of Chemical Physics 2018 被引用: 412

  16. Efficient Multi-Objective Molecular Optimization in a Continuous Latent Space

    著者: Robin Winter, Floriane Montanari, Andreas Steffen, Hans Briem, Frank Noé, Djork-Arné Clevert - Chemical Science 2019 被引用: 279

  17. Scalable emulation of protein equilibrium ensembles with generative deep learning

    著者: Sarah Lewis, Tim Hempel, José Jiménez-Luna, Michael Gastegger, Yu Xie, Andrew Y. K. Foong, Víctor García Satorras, Osama Abdin, Bastiaan S. Veeling, Iryna Zaporozhets, Yaoyi Chen, Soojung Yang, Adam Foster, Arne Schneuing, Jigyasa Nigam, Federico Barbero, Vincent Stimper, Andrew M. Campbell, Jason Yim, Marten Lienen, Yu Shi, Shuxin Zheng, Hannes Schulz, Usman Munir, Roberto Sordillo, Ryota Tomioka, Cecilia Clementi, Frank Noé - Science 2025 被引用: 221

  18. Camostat mesylate inhibits SARS-CoV-2 activation by TMPRSS2-related proteases and its metabolite GBPA exerts antiviral activity

    著者: Markus Hoffmann, Heike Hofmann-Winkler, Joan C. Smith, Nadine Krüger, Prerna Arora, Lambert K. Sørensen, Ole S. Søgaard, Jørgen Bo Hasselstrøm, Michael Winkler, Tim Hempel, Lluı́s Raich, Simon Olsson, Olga Danov, Danny Jonigk, Takashi Yamazoe, Katsura Yamatsuta, Hirotaka Mizuno, Stephan Ludwig, Frank Noé, Mads Kjølby, Armin Braun, Jason M. Sheltzer, Stefan Pöhlmann - EBioMedicine 2021 被引用: 398

  19. Structure prediction of alternative protein conformations

    著者: Patrick Bryant, Frank Noé - Nature Communications 2024 被引用: 94

  20. Towards Predicting Equilibrium Distributions for Molecular Systems with Deep Learning

    著者: Shuxin Zheng, Jiyan He, Chang Liu, Yu Shi, Ziheng Lu, Weitao Feng, Fusong Ju, Jiaxi Wang, Jianwei Zhu, Yaosen Min, He Zhang, Shidi Tang, Hongxia Hao, Peiran Jin, Chi Chen, Frank Noé, Haiguang Liu, Tie-Yan Liu - arXiv (Cornell University), CoRR 2023 被引用: 44

  21. Constructing the equilibrium ensemble of folding pathways from short off-equilibrium simulations

    著者: Frank Noé, Christof Schütte, Eric Vanden‐Eijnden, Lothar Reich, Thomas R. Weikl - National Academy of Sciences, Proceedings of the National Academy of Sciences 2009 被引用: 851

  22. Data-Driven Model Reduction and Transfer Operator Approximation

    著者: Stefan Klus, Feliks Nüske, Péter Koltai, Hao Wu, Ioannis G. Kevrekidis, Christof Schütte, Frank Noé - Journal of Nonlinear Science, J. Nonlinear Sci. 2018 被引用: 259

  23. Scalable emulation of protein equilibrium ensembles with generative deep learning

    著者: Sarah Lewis, Tim Hempel, José Jiménez-Luna, Michael Gastegger, Yu Xie, Andrew Y. K. Foong, Víctor García Satorras, Osama Abdin, Bastiaan S. Veeling, Iryna Zaporozhets, Yaoyi Chen, Soojung Yang, Arne Schneuing, Jigyasa Nigam, Federico Barbero, Vincent Stimper, Andrew M. Campbell, Jason Yim, Marten Lienen, Yu Shi, Shuxin Zheng, Hannes Schulz, Usman Munir, Ryota Tomioka, Cecilia Clementi, Frank Noé - 2024 被引用: 60

  24. Equivariant Flows: sampling configurations for multi-body systems with symmetric energies

    著者: Jonas Köhler, Leon Klein, Frank Noé - arXiv (Cornell University), CoRR 2019 被引用: 71