engGNN: a dual-graph neural network for omics-based disease classification and feature selection.
Revue : Briefings in bioinformatics
Parution : Mardi 1 septembre 2026
DOI : 10.1093/bib/bbag481
Statut : code vérifié
Méthodes : Apprentissage, Prétraitement
Carte de traçage
Proposée automatiquement : ces liens ont été trouvés dans l'article et vérifiés à la source, sans relecture humaine. Elle recevra un DOI Zenodo quand un de ses auteurs l'aura validée avec son ORCID.
Code des auteurs
tiantiy/enggnn
Licence : aucune : les auteurs gardent tous leurs droits
État : le lien répond
Preuve : fichiers inventoriés
Commit :
ed701032a04041a39f0943d459847e5595403014Langages : Python (1)
Trouvé : « Data availability »
2 fichiers, à lire à la source
Ce dépôt n'a pas de licence : ses auteurs gardent tous leurs droits. Lisez-le à la source.
- engGNN_main.py — Python, 454 lignes
- README.md — Texte, 204 lignes