杜卡 KC

1. 麦卡锡 EA，张 C，张 Y，KC数据库，GPU-I-TASSER：GPU 加速的 I-TASSER 蛋白质结构预测工具，生物信息学，btab871，2022。
2. Pakhrin SC、Aoki-Kinoshita KF、Caragea D、KC数据库，DeepNGlyPred：一种针对人类 N 连接糖基化位点的深度神经网络方法 预测，分子, 26(23), 7314, 2021.
3. Pakhrin SC、Shrestha B、Adhikari B、KC数据库，基于深度学习的蛋白质结构预测进展，国际。 J.莫尔。科学, 22(11), 5553, 2021.
4. Chaudhari M、塔帕 N、伊斯梅尔 H、肖帕德 S、卡拉吉亚 D、科恩 M、纽曼 RH，KC数据库，DTL-DephosSite：基于深度迁移学习的方法来预测去磷酸化 网站，前面。细胞开发。生物., 662983, 2021.
5. 塔帕 N、乔杜里 M、伊内塔 A、怀特 C、罗伊 K、纽曼 RH、希克斯 LM，KC 数据库，一种基于深度学习的预测方法莱茵衣藻磷酸化位点，科学报告, 11, 12550, 2021.
6. 塔帕·N*，刘，Z，KC数据库，Gokaraju B，Roy K，网络机器学习和深度学习模型的比较 入侵检测系统，未来的互联网，卷。 12, 10, 167, 2020.
7. Chaudhari M、塔帕 N、罗伊 K、纽万 RH、西戈 H、KC数据库，DeepRmethylSite：一种基于深度学习的精氨酸甲基化预测方法 蛋白质中的位点，分子组学, 16, 448-454, 2020.
8. 塔帕 N、乔杜里 M、麦克马纳斯 S、罗伊 K、纽曼 RH、西戈 H，KC数据库DeepSuccinylSite：一种基于深度学习的蛋白质琥珀酰化位点预测方法，BMC 生物信息学, 21(3), 1-10, 2020.
9. 阿尔-巴拉卡蒂 H、塔帕 N、西戈 H、罗伊 K、纽曼 RH，KC DB，RF-MaloSite 和 DL-MaloSite：基于随机森林和深度学习的方法来识别 丙二酰化位点，计算结构生物技术期刊, 18:852-860, 2020.
10. 阿尔巴拉卡蒂 H、西戈 H、纽曼 RH、KC数据库，RF-GlutarySite：基于随机森林的戊二酰化位点预测器，分子组学，doi，10.1039，2019。
11. 伊斯梅尔 H，西乡 H，KC数据库，RF-NR：基于随机森林的方法，用于改进核受体的分类， 在IEEE ACM 生物信息学和计算生物学汇刊，第 15 卷，第 6 期，2018 年。
12. 阿尔巴拉卡蒂 H、麦康奈尔 EW、希克斯、LM、普尔 LB、纽曼 RH，KC数据库，SVM-SulfoSite：基于支持向量机的磺化位点预测器，科学报告, 8: 11288, 2018.
13. Amini H、王 LJ、Hasemisohi A、Bikdash M、KC数据库，袁文庆，一种集成的生长动力学和计算流体动力学模型 开放式水道池塘中藻类生产力的分析，农业中的计算机和电子产品, 145, 363-372, 2018.
14. 怀特 C、伊斯梅尔 H、西乡 H.、KC数据库，CNN-BLPred：基于卷积神经网络的 β 内酰胺酶 (BL) 预测器 和他们的班级，BMC 生物信息学，18（补编 16）：577，2017 年。
15. KC数据库，基于序列的蛋白质结构预测的最新进展生物信息学简报,1:18(6):1021-1032, 2017.
16. 查普曼 CH、阿达米 C、威尔克 CO、KC数据库用于蛋白质接触图预测的逻辑电路的演变PeerJ，5：e3139, 2017.

总统融合科学倡议（KC、PI），威奇托州立大学, 2020年10月1日-2023年9月30日 总计：30 万美元，基于数据的灾难恢复中心。

国防部，杜里普：生物识别和网络安全研究与教育国防部，（PI：Rattani，KC：联合 PI)，115K，2020。

多学科研究项目 (MURPA)，威奇托州立大学，2019 年，7500 美元（王，PI，KC，联合 PI)，机器学习引导搜索新型非线性光学材料。

IIS-2003019，NSF (KC、PI), 11/12/2019-07/31/2023 总计：111,600 美元 III：中：协作研究：多层次 蛋白质功能预测的计算方法。

73833-CS-RIPARO、DOA、DOD(KC，联合 PI)，04/01/2019-03/01/2020，总计：20 万美元
支持 NCAT 生物识别研究和教育的生物识别测试平台

EIR-1901793，美国国家科学基金会 (KC，前 PI)，06/17/2019-06/30/2022 总计：489,021 美元，卓越研究：基于深度学习 蛋白质翻译后修饰位点预测的方法。

5R25GM119987，美国国立卫生研究院，NIGMS (KC、多 PI)，2018/09/10-2023/07/31 总计：1,356,813 美元
通往博士学位的桥梁：NCA&T 和 UNC-CH 之间的生物信息学桥梁

HRD-1818679，美国国家科学基金会，（蒙蒂，PI，KC，联合 PI)，08/01/2018-08/31/2021，总计：349,998 美元
扩大参与研究项目：步入 STEM，成功转型 以及进入 STEM 的有效途径

REU-SITE 1852319，NSF（纽曼，PI，KC，联合 PI)，03/01/2019-02/28/2022，总计 230,158 美元，合成生物学中的多位点 REU。

DBI-1564604，美国国家科学基金会， (KC、PI)，08/01/2016-07/31/2020 总计：144,602 美元
合作研究：ABI 开发：蛋白质结构集成平台 和功能预测。

EAGER-1647994，NSF, (KC、PI)，09/01/2016-08/31/2018 总计：149,999 美元 EAGER：一种改进基于模板的新颖方法 多域蛋白质结构预测

美国国家科学基金会：核磁共振成像：收购 CRAY XC-30 HPC 集群以支持 NCAT 研究计算和教育 和外展，08/2014-07/2017，$246,358（Flurchick PI；KC，Co-PI），奖项编号：1429464

一些示例研究项目

1. 基于深度学习的翻译后修饰位点预测方法
2. 生物信息学工具的 GPU 并行化
3. 基于机器学习/深度学习的灾难预测方法