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  • Fonte: Plos Computational Biology. Unidade: FCF

    Assunto: BIOINFORMÁTICA

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    • ABNT

      LUBIANA, Tiago et al. Ten quick tips for harnessing the power of ChatGPT/GPT-4 in computational. Plos Computational Biology, v. 19, n. 8 p.1-9 art. e1011319, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1011319. Acesso em: 06 nov. 2024.
    • APA

      Lubiana, T., Lopes, R., Medeiros, P., Silva, J. C. S. e, Gonçalves, A. N. A., Coutinho, V. M., & Nakaya, H. T. I. (2023). Ten quick tips for harnessing the power of ChatGPT/GPT-4 in computational. Plos Computational Biology, 19( 8 p.1-9 art. e1011319). doi:10.1371/journal.pcbi.1011319
    • NLM

      Lubiana T, Lopes R, Medeiros P, Silva JCS e, Gonçalves ANA, Coutinho VM, Nakaya HTI. Ten quick tips for harnessing the power of ChatGPT/GPT-4 in computational [Internet]. Plos Computational Biology. 2023 ; 19( 8 p.1-9 art. e1011319):[citado 2024 nov. 06 ] Available from: https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1011319
    • Vancouver

      Lubiana T, Lopes R, Medeiros P, Silva JCS e, Gonçalves ANA, Coutinho VM, Nakaya HTI. Ten quick tips for harnessing the power of ChatGPT/GPT-4 in computational [Internet]. Plos Computational Biology. 2023 ; 19( 8 p.1-9 art. e1011319):[citado 2024 nov. 06 ] Available from: https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1011319
  • Fonte: Plos Computational Biology. Unidade: IQ

    Assuntos: RITMOS CIRCADIANOS ANIMAL, REGULAÇÃO GÊNICA, METABÓLITOS

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    • ABNT

      MOMBAERTS, Laurent et al. Dynamical differential expression (DyDE) reveals the period control mechanisms of the Arabidopsis circadian oscillator. Plos Computational Biology, v. 15, n. 1, p. 1-26 art. e1006674, 2019Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1006674. Acesso em: 06 nov. 2024.
    • APA

      Mombaerts, L., Carignano, A., Robertson, F. R., Hearn, T. J., Junyang, J., Hayden, D., et al. (2019). Dynamical differential expression (DyDE) reveals the period control mechanisms of the Arabidopsis circadian oscillator. Plos Computational Biology, 15( 1), 1-26 art. e1006674. doi:10.1371/journal.pcbi.1006674
    • NLM

      Mombaerts L, Carignano A, Robertson FR, Hearn TJ, Junyang J, Hayden D, Rutterford Z, Hotta CT, Hubbard KE, Maria MRC, Yuan Y, Hannah MA, Gonçalves J, Webb AAR. Dynamical differential expression (DyDE) reveals the period control mechanisms of the Arabidopsis circadian oscillator [Internet]. Plos Computational Biology. 2019 ; 15( 1): 1-26 art. e1006674.[citado 2024 nov. 06 ] Available from: https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1006674
    • Vancouver

      Mombaerts L, Carignano A, Robertson FR, Hearn TJ, Junyang J, Hayden D, Rutterford Z, Hotta CT, Hubbard KE, Maria MRC, Yuan Y, Hannah MA, Gonçalves J, Webb AAR. Dynamical differential expression (DyDE) reveals the period control mechanisms of the Arabidopsis circadian oscillator [Internet]. Plos Computational Biology. 2019 ; 15( 1): 1-26 art. e1006674.[citado 2024 nov. 06 ] Available from: https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1006674
  • Fonte: Plos Computational Biology. Unidade: IME

    Assunto: FRAMEWORKS

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    • ABNT

      KASHIWABARA, Andre Yoshiaki et al. ToPS: a framework to manipulate probabilistic models of sequence data. Plos Computational Biology, v. 9, n. 10, 2013Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1003234. Acesso em: 06 nov. 2024.
    • APA

      Kashiwabara, A. Y., Bonadio, I., Onuchic, V., Amado, F., Mathias, R., & Durham, A. M. (2013). ToPS: a framework to manipulate probabilistic models of sequence data. Plos Computational Biology, 9( 10). doi:10.1371/journal.pcbi.1003234
    • NLM

      Kashiwabara AY, Bonadio I, Onuchic V, Amado F, Mathias R, Durham AM. ToPS: a framework to manipulate probabilistic models of sequence data [Internet]. Plos Computational Biology. 2013 ; 9( 10):[citado 2024 nov. 06 ] Available from: https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1003234
    • Vancouver

      Kashiwabara AY, Bonadio I, Onuchic V, Amado F, Mathias R, Durham AM. ToPS: a framework to manipulate probabilistic models of sequence data [Internet]. Plos Computational Biology. 2013 ; 9( 10):[citado 2024 nov. 06 ] Available from: https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1003234

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