BioPrediction: democratizando a aprendizagem de máquina no estudo de interações moleculares (2023)
- Autores:
- Autores USP: CARVALHO, ANDRÉ CARLOS PONCE DE LEON FERREIRA DE - ICMC ; FLORENTINO, BRUNO RAFAEL - IFSC ; SANCHES, NATAN HENRIQUE - ICMC ; BONIDIA, ROBSON PARMEZAN - ICMC
- Unidades: ICMC; IFSC
- Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL; BIOINFORMÁTICA; SEQUENCIAMENTO GENÉTICO
- Agências de fomento:
- Idioma: Português
- Imprenta:
- Editora: Universidade de São Paulo - USP
- Local: São Paulo
- Data de publicação: 2023
- Fonte:
- Nome do evento: Simpósio Internacional de Iniciação Científica e Tecnológica da Universidade de São Paulo - SIICUSP
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ABNT
FLORENTINO, Bruno Rafael et al. BioPrediction: democratizando a aprendizagem de máquina no estudo de interações moleculares. 2023, Anais.. São Paulo: Universidade de São Paulo - USP, 2023. Disponível em: https://repositorio.usp.br/directbitstream/ddf5c4b7-e8be-421e-9fa0-4f41c019ab9e/3175721.pdf. Acesso em: 04 jun. 2024. -
APA
Florentino, B. R., Bonidia, R. P., Sanches, N. H., & Carvalho, A. C. P. de L. F. de. (2023). BioPrediction: democratizando a aprendizagem de máquina no estudo de interações moleculares. In Resumos. São Paulo: Universidade de São Paulo - USP. Recuperado de https://repositorio.usp.br/directbitstream/ddf5c4b7-e8be-421e-9fa0-4f41c019ab9e/3175721.pdf -
NLM
Florentino BR, Bonidia RP, Sanches NH, Carvalho ACP de LF de. BioPrediction: democratizando a aprendizagem de máquina no estudo de interações moleculares [Internet]. Resumos. 2023 ;[citado 2024 jun. 04 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/ddf5c4b7-e8be-421e-9fa0-4f41c019ab9e/3175721.pdf -
Vancouver
Florentino BR, Bonidia RP, Sanches NH, Carvalho ACP de LF de. BioPrediction: democratizando a aprendizagem de máquina no estudo de interações moleculares [Internet]. Resumos. 2023 ;[citado 2024 jun. 04 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/ddf5c4b7-e8be-421e-9fa0-4f41c019ab9e/3175721.pdf - BioPrediction: democratizing machine learning in the study of molecular interactions
- MathFeature: feature extraction package for DNA, RNA and protein sequences based on mathematical
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- CRISPRloci: comprehensive and accurate annotation of CRISPR-Cas systems
- Pilot sequence allocation schemes in massive MIMO systems using heuristic approaches
- BioAutoML: Democratizing Machine Learning in Life Sciences
- BioAutoML: automated feature engineering and metalearning to predict noncoding RNAs in bacteria
- Information theory for biological sequence classification: a novel feature extraction technique based on Tsallis entropy
- Feature importance analysis of non-coding DNA/RNA sequences based on machine learning approaches
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| Tipo | Nome | Link | |
|---|---|---|---|
 | 3175721.pdf | Direct link |
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