Hong-Bin Shen

2003–2026 年に発表

別表記
Hong‐Bin Shen
207
論文数
18,142
被引用数
72
h 指数
156
i10 指数

被引用数

Hong-Bin Shen の年別被引用数1975 年: 被引用 5 件1979 年: 被引用 1 件1981 年: 被引用 1 件1984 年: 被引用 21 件1992 年: 被引用 1 件1995 年: 被引用 3 件1996 年: 被引用 1 件2002 年: 被引用 1 件2004 年: 被引用 4 件2005 年: 被引用 6 件2006 年: 被引用 61 件2007 年: 被引用 240 件2008 年: 被引用 266 件2009 年: 被引用 342 件2010 年: 被引用 352 件2011 年: 被引用 340 件2012 年: 被引用 220 件2013 年: 被引用 304 件2014 年: 被引用 293 件2015 年: 被引用 301 件2016 年: 被引用 377 件2017 年: 被引用 410 件2018 年: 被引用 406 件2019 年: 被引用 796 件2020 年: 被引用 722 件2021 年: 被引用 702 件2022 年: 被引用 672 件2023 年: 被引用 507 件2024 年: 被引用 755 件2025 年: 被引用 498 件2026 年: 被引用 101 件1976〜1978 年は被引用が無いため表示していません1980 年は被引用が無いため表示していません1982〜1983 年は被引用が無いため表示していません1985〜1991 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1997〜2001 年は被引用が無いため表示していません2003 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・地域の世界地図中国: 引用元論文 2,909 件、この内訳の 41%アメリカ合衆国: 引用元論文 953 件、この内訳の 13.4%インド: 引用元論文 327 件、この内訳の 4.6%オーストラリア: 引用元論文 213 件、この内訳の 3%サウジアラビア: 引用元論文 173 件、この内訳の 2.5%イギリス: 引用元論文 171 件、この内訳の 2.4%パキスタン: 引用元論文 166 件、この内訳の 2.4%カナダ: 引用元論文 150 件、この内訳の 2.1%ドイツ: 引用元論文 144 件、この内訳の 2%香港: 引用元論文 140 件、この内訳の 2%日本: 引用元論文 130 件、この内訳の 1.8%韓国: 引用元論文 129 件、この内訳の 1.8%
0%41%その他 21%

分野

  • Biochemistry, Genetics and Molecular Biology65%
  • Computer Science18.3%
  • Agricultural and Biological Sciences4.7%
  • Medicine2.9%
  • Neuroscience2.9%
  • Engineering1.8%
  • その他4.4%

トピック

  • Machine Learning in Bioinformatics13.7%
  • RNA and protein synthesis mechanisms7.6%
  • Protein Structure and Dynamics5.5%
  • Genomics and Phylogenetic Studies4.9%
  • Computational Drug Discovery Methods4.6%
  • Bioinformatics and Genomic Networks3.3%
  • その他60.4%

共著者

全論文

検索で開く
  1. Cell clustering for spatial transcriptomics data with graph neural networks

    著者: , , , , - Nature Computational Science, Nat. Comput. Sci. 2022 被引用: 225

  2. Plant-mPLoc: A Top-Down Strategy to Augment the Power for Predicting Plant Protein Subcellular Localization

    著者: , - PLoS ONE 2010 被引用: 1,223

  3. GraphBind: protein structural context embedded rules learned by hierarchical graph neural networks for recognizing nucleic-acid-binding residues

    著者: , , , - Nucleic Acids Research 2021 被引用: 180

  4. Deep Multi-View Feature Learning for EEG-Based Epileptic Seizure Detection

    著者: , , , , , , , , - IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering 2019 被引用: 195

  5. Cell-PLoc: a package of Web servers for predicting subcellular localization of proteins in various organisms

    著者: , - Nature Protocols 2008 被引用: 1,229

  6. The lncLocator: a subcellular localization predictor for long non-coding RNAs based on a stacked ensemble classifier

    著者: , , , , - Bioinformatics, Bioinform. 2018 被引用: 428

  7. ZeroBind: a protein-specific zero-shot predictor with subgraph matching for drug-target interactions

    著者: , , , , , - Nature Communications 2023 被引用: 60

  8. ToxDL: deep learning using primary structure and domain embeddings for assessing protein toxicity

    著者: , , , , , , - Bioinformatics, Bioinform. 2020 被引用: 104

  9. RBPsuite: RNA-protein binding sites prediction suite based on deep learning

    著者: , , , , - BMC Genomics 2020 被引用: 118

  10. PseAAC: A flexible web server for generating various kinds of protein pseudo amino acid composition

    著者: , - Analytical Biochemistry 2007 被引用: 436

  11. Designing Template-Free Predictor for Targeting Protein-Ligand Binding Sites with Classifier Ensemble and Spatial Clustering

    著者: , , , , , - IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics, IEEE ACM Trans. Comput. Biol. Bioinform. 2013 被引用: 151

  12. CRIP: predicting circRNA–RBP-binding sites using a codon-based encoding and hybrid deep neural networks

    著者: , , , - RNA 2019 被引用: 106

  13. De novodrug design by iterative multiobjective deep reinforcement learning with graph-based molecular quality assessment

    著者: , , - Bioinformatics, Bioinform. 2023 被引用: 42

  14. Prediction of RNA-protein sequence and structure binding preferences using deep convolutional and recurrent neural networks

    著者: , , , - BMC Genomics 2018 被引用: 267

  15. Large-Scale Prediction of Human Protein−Protein Interactions from Amino Acid Sequence Based on Latent Topic Features

    著者: , , - Journal of Proteome Research 2010 被引用: 227

  16. Predicting RNA-protein binding sites and motifs through combining local and global deep convolutional neural networks

    著者: , - Bioinformatics, Bioinform. 2018 被引用: 200

  17. lncLocator 2.0: a cell-line-specific subcellular localization predictor for long non-coding RNAs with interpretable deep learning

    著者: , , - Bioinformatics, Bioinform. 2021 被引用: 118

  18. Predicting Protein-DNA Binding Residues by Weightedly Combining Sequence-Based Features and Boosting Multiple SVMs

    著者: , , , , , - IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics, IEEE ACM Trans. Comput. Biol. Bioinform. 2016 被引用: 107

  19. IPMiner: hidden ncRNA-protein interaction sequential pattern mining with stacked autoencoder for accurate computational prediction

    著者: , , , - BMC Genomics 2016 被引用: 174

  20. Protein-ligand binding residue prediction enhancement through hybrid deep heterogeneous learning of sequence and structure data

    著者: , , - Bioinformatics, Bioinform. 2020 被引用: 75

  21. Protein-protein interaction sites prediction by ensembling SVM and sample-weighted random forests

    著者: , , , , - Neurocomputing 2016 被引用: 136

  22. MINDG: a drug-target interaction prediction method based on an integrated learning algorithm

    著者: , , , , , , , - Bioinformatics, Bioinform. 2024 被引用: 23

  23. TFvelo: gene regulation inspired RNA velocity estimation

    著者: , , , - Nature Communications 2024 被引用: 40

  24. Accurate inference of gene regulatory interactions from spatial gene expression with deep contrastive learning

    著者: , , , - Bioinformatics, Bioinform. 2021 被引用: 28