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颜 珂
计算机学院
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2014
2026
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(1)
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指纹图谱
深入探索 Ke Yan 活跃其中的研究主题。这些主题标签来自该研究者的学术成果,它们共同构成了一个独特的学术指纹.
1
相似学者
Peptide
Biochemistry, Genetics and Molecular Biology
100%
Experimental Result
Computer Science
82%
Protein Tertiary Structure
Biochemistry, Genetics and Molecular Biology
58%
Amino Acid Sequence
Computer Science
56%
Computational Method
Computer Science
53%
Predictive Performance
Computer Science
50%
Deep Learning Method
Computer Science
48%
Sparse Representation
Computer Science
46%
科研成果
每年的科研成果
2014
2019
2021
2022
2023
2024
2026
42
文章
8
会议稿件
1
章节
每年的科研成果
每年的科研成果
DSCA-HLAII: A dual-stream cross-attention model for predicting peptide–HLA class II interaction and presentation
Yan, K.
, Yu, H., Chen, S., Shaytan, A. K.,
Liu, B.
& Wang, Y.,
2 1月 2026
,
在:
PLoS Computational Biology.
e1013836.
科研成果
:
期刊稿件
›
文章
›
同行评审
开放访问
Peptide
100%
Peptides
100%
Human Leukocyte Antigen
75%
Binding Site
16%
Immunogenicity
16%
6
在新选项卡中打开链接
引用 (Scopus)
HGT-PepPI: A Heterogeneous Graph-Based Framework Leveraging Pragmatic Analysis for Peptide-Protein Interaction Prediction
Yan, K.
, Liu, T., Zhan, X., Chen, S., Li, M., Hu, T. &
Liu, B.
,
13 4月 2026
,
在:
Journal of Chemical Information and Modeling.
66
,
7
,
页码 4232-4244
13 页码
科研成果
:
期刊稿件
›
文章
›
同行评审
Amino Acid Sequence
100%
Heterogeneous Graph
100%
Protein Interaction
100%
Peptide
100%
Experimental Result
50%
PepLM-GNN: A graph neural network framework leveraging pre-trained language models for peptide-protein binding prediction
Yan, K.
, Li, M., Chen, S., Liu, T., Hao, J.,
Liu, B.
& Li, Z.,
24 3月 2026
,
在:
PLoS Computational Biology.
22
,
3
,
页码 1-19
19 页码
科研成果
:
期刊稿件
›
文章
›
同行评审
开放访问
Graph Neural Network
100%
Pre-Trained Language Models
100%
Binding Protein
100%
Peptide
100%
Computational Method
40%
1
在新选项卡中打开链接
引用 (Scopus)
Peptide language pragmatic analysis and two-stage hierarchical learning framework for therapeutic peptide prediction
Yan, K.
, Lu, S., Chen, S., Wang, Y., Shaytan, A. K., Li, Z. &
Liu, B.
,
12月 2026
,
在:
BMC Biology.
24
,
1
, 181.
科研成果
:
期刊稿件
›
文章
›
同行评审
开放访问
Learning Framework
100%
Semantic Representation
100%
Predictive Performance
100%
Deep Learning Method
100%
Amino Acid Sequence
100%
Accurate prediction of toxicity peptide and its function using multi-view tensor learning and latent semantic learning framework
Yan, K.
, Chen, S.,
Liu, B.
&
Wu, H.
,
1 9月 2025
,
在:
Bioinformatics.
41
,
9
, btaf489.
科研成果
:
期刊稿件
›
文章
›
同行评审
开放访问
Peptide
100%
Biological Activity
10%
Drug Therapy
10%
Genomics
10%
Multifunctional Peptides
10%
14
在新选项卡中打开链接
引用 (Scopus)