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Artigo de periodico
BioPrediction-RPI: democratizing the prediction of interaction between non-coding RNA and protein with end-to-end machine learning (2024)
Florentino, Bruno Rafael ; Bonidia, Robson Parmezan ; Sanches, Natan Henrique ; Rocha, Ulisses Nunes da ; Carvalho, Andre Carlos Ponce de Leon Ferreira de
Source: Computational and Structural Biotechnology Journal. Unidade: ICMC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, ALGORITMOS ÚTEIS E ESPECÍFICOS, BIOINFORMÁTICA, GENÔMICA
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ABNT
FLORENTINO, Bruno Rafael et al. BioPrediction-RPI: democratizing the prediction of interaction between non-coding RNA and protein with end-to-end machine learning. Computational and Structural Biotechnology Journal, v. 23, p. 2267-2276, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.csbj.2024.05.031. Acesso em: 05 nov. 2024.
APA
Florentino, B. R., Bonidia, R. P., Sanches, N. H., Rocha, U. N. da, & Carvalho, A. C. P. de L. F. de. (2024). BioPrediction-RPI: democratizing the prediction of interaction between non-coding RNA and protein with end-to-end machine learning. Computational and Structural Biotechnology Journal, 23, 2267-2276. doi:10.1016/j.csbj.2024.05.031
NLM
Florentino BR, Bonidia RP, Sanches NH, Rocha UN da, Carvalho ACP de LF de. BioPrediction-RPI: democratizing the prediction of interaction between non-coding RNA and protein with end-to-end machine learning [Internet]. Computational and Structural Biotechnology Journal. 2024 ; 23 2267-2276.[citado 2024 nov. 05 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.csbj.2024.05.031
Vancouver
Florentino BR, Bonidia RP, Sanches NH, Rocha UN da, Carvalho ACP de LF de. BioPrediction-RPI: democratizing the prediction of interaction between non-coding RNA and protein with end-to-end machine learning [Internet]. Computational and Structural Biotechnology Journal. 2024 ; 23 2267-2276.[citado 2024 nov. 05 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.csbj.2024.05.031
Artigo de periodico
BioDeepfuse: a hybrid deep learning approach with integrated feature extraction techniques for enhanced non-coding RNA classification (2024)
Santos, Anderson Paulo Avila ; Almeida, Breno Lívio Silva de ; Bonidia, Robson Parmezan ; Stadler, Peter F ; Štefanič, Polonca; Mandic-Mulec, Ines; Rocha, Ulisses Nunes da ; Sanches, Danilo Sipoli ; Carvalho, Andre Carlos Ponce de Leon Ferreira de
Source: RNA Biology. Unidades: ICMC, EESC E ICMC
Subjects: BIOINFORMÁTICA, APRENDIZAGEM PROFUNDA, REDES NEURAIS, RNA, REGULAÇÃO GÊNICA, GENÔMICA
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ABNT
SANTOS, Anderson Paulo Avila et al. BioDeepfuse: a hybrid deep learning approach with integrated feature extraction techniques for enhanced non-coding RNA classification. RNA Biology, v. 21, n. 1, p. 1-12, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1080/15476286.2024.2329451. Acesso em: 05 nov. 2024.
APA
Santos, A. P. A., Almeida, B. L. S. de, Bonidia, R. P., Stadler, P. F., Štefanič, P., Mandic-Mulec, I., et al. (2024). BioDeepfuse: a hybrid deep learning approach with integrated feature extraction techniques for enhanced non-coding RNA classification. RNA Biology, 21( 1), 1-12. doi:10.1080/15476286.2024.2329451
NLM
Santos APA, Almeida BLS de, Bonidia RP, Stadler PF, Štefanič P, Mandic-Mulec I, Rocha UN da, Sanches DS, Carvalho ACP de LF de. BioDeepfuse: a hybrid deep learning approach with integrated feature extraction techniques for enhanced non-coding RNA classification [Internet]. RNA Biology. 2024 ; 21( 1): 1-12.[citado 2024 nov. 05 ] Available from: https://doi.org/10.1080/15476286.2024.2329451
Vancouver
Santos APA, Almeida BLS de, Bonidia RP, Stadler PF, Štefanič P, Mandic-Mulec I, Rocha UN da, Sanches DS, Carvalho ACP de LF de. BioDeepfuse: a hybrid deep learning approach with integrated feature extraction techniques for enhanced non-coding RNA classification [Internet]. RNA Biology. 2024 ; 21( 1): 1-12.[citado 2024 nov. 05 ] Available from: https://doi.org/10.1080/15476286.2024.2329451
Trabalho de evento
BioAutoML: democratizing machine learning in life sciences (2024)
Bonidia, Robson Parmezan ; Carvalho, Andre Carlos Ponce de Leon Ferreira de
Source: Anais estendidos. Conference titles: Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde - SBCAS. Unidade: ICMC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, BIOINFORMÁTICA, GENÔMICA
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ABNT
BONIDIA, Robson Parmezan e CARVALHO, Andre Carlos Ponce de Leon Ferreira de. BioAutoML: democratizing machine learning in life sciences. 2024, Anais.. Porto Alegre: SBC, 2024. Disponível em: https://doi.org/10.5753/sbcas_estendido.2024.2184. Acesso em: 05 nov. 2024.
APA
Bonidia, R. P., & Carvalho, A. C. P. de L. F. de. (2024). BioAutoML: democratizing machine learning in life sciences. In Anais estendidos. Porto Alegre: SBC. doi:10.5753/sbcas_estendido.2024.2184
NLM
Bonidia RP, Carvalho ACP de LF de. BioAutoML: democratizing machine learning in life sciences [Internet]. Anais estendidos. 2024 ;[citado 2024 nov. 05 ] Available from: https://doi.org/10.5753/sbcas_estendido.2024.2184
Vancouver
Bonidia RP, Carvalho ACP de LF de. BioAutoML: democratizing machine learning in life sciences [Internet]. Anais estendidos. 2024 ;[citado 2024 nov. 05 ] Available from: https://doi.org/10.5753/sbcas_estendido.2024.2184
Trabalho de evento
Breaking barriers: democratizing machine learning for RNA-protein interaction prediction in life sciences (2024)
Florentino, Bruno Rafael ; Bonidia, Robson Parmezan ; Carvalho, Andre Carlos Ponce de Leon Ferreira de
Source: Anais estendidos. Conference titles: Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde - SBCAS. Unidade: ICMC
Subjects: BIOINFORMÁTICA, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, FRAMEWORKS, GENÔMICA
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ABNT
FLORENTINO, Bruno Rafael e BONIDIA, Robson Parmezan e CARVALHO, Andre Carlos Ponce de Leon Ferreira de. Breaking barriers: democratizing machine learning for RNA-protein interaction prediction in life sciences. 2024, Anais.. Porto Alegre: SBC, 2024. Disponível em: https://doi.org/10.5753/sbcas_estendido.2024.2238. Acesso em: 05 nov. 2024.
APA
Florentino, B. R., Bonidia, R. P., & Carvalho, A. C. P. de L. F. de. (2024). Breaking barriers: democratizing machine learning for RNA-protein interaction prediction in life sciences. In Anais estendidos. Porto Alegre: SBC. doi:10.5753/sbcas_estendido.2024.2238
NLM
Florentino BR, Bonidia RP, Carvalho ACP de LF de. Breaking barriers: democratizing machine learning for RNA-protein interaction prediction in life sciences [Internet]. Anais estendidos. 2024 ;[citado 2024 nov. 05 ] Available from: https://doi.org/10.5753/sbcas_estendido.2024.2238
Vancouver
Florentino BR, Bonidia RP, Carvalho ACP de LF de. Breaking barriers: democratizing machine learning for RNA-protein interaction prediction in life sciences [Internet]. Anais estendidos. 2024 ;[citado 2024 nov. 05 ] Available from: https://doi.org/10.5753/sbcas_estendido.2024.2238
Trabalho de evento-resumo
BioPrediction: democratizando a aprendizagem de máquina no estudo de interações moleculares (2023)
Florentino, Bruno Rafael ; Bonidia, Robson Parmezan ; Sanches, Natan Henrique ; Carvalho, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de
Source: Resumos. Conference titles: Simpósio Internacional de Iniciação Científica e Tecnológica da Universidade de São Paulo - SIICUSP. Unidades: ICMC, IFSC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, BIOINFORMÁTICA, SEQUENCIAMENTO GENÉTICO
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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: 05 nov. 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 nov. 05 ] 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 nov. 05 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/ddf5c4b7-e8be-421e-9fa0-4f41c019ab9e/3175721.pdf
Trabalho de evento
BioPrediction: democratizing machine learning in the study of molecular interactions (2023)
Florentino, Bruno Rafael ; Sanches, Natan Henrique ; Bonidia, Robson Parmezan ; Carvalho, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de
Source: Anais. Conference titles: Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional - ENIAC. Unidades: ICMC, IFSC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, BIOINFORMÁTICA, SEQUENCIAMENTO GENÉTICO
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ABNT
FLORENTINO, Bruno Rafael et al. BioPrediction: democratizing machine learning in the study of molecular interactions. 2023, Anais.. Porto Alegre: SBC, 2023. Disponível em: https://doi.org/10.5753/eniac.2023.234271. Acesso em: 05 nov. 2024.
APA
Florentino, B. R., Sanches, N. H., Bonidia, R. P., & Carvalho, A. C. P. de L. F. de. (2023). BioPrediction: democratizing machine learning in the study of molecular interactions. In Anais. Porto Alegre: SBC. doi:10.5753/eniac.2023.234271
NLM
Florentino BR, Sanches NH, Bonidia RP, Carvalho ACP de LF de. BioPrediction: democratizing machine learning in the study of molecular interactions [Internet]. Anais. 2023 ;[citado 2024 nov. 05 ] Available from: https://doi.org/10.5753/eniac.2023.234271
Vancouver
Florentino BR, Sanches NH, Bonidia RP, Carvalho ACP de LF de. BioPrediction: democratizing machine learning in the study of molecular interactions [Internet]. Anais. 2023 ;[citado 2024 nov. 05 ] Available from: https://doi.org/10.5753/eniac.2023.234271
Artigo de periodico
The AnimalAssociatedMetagenomeDB reveals a bias towards livestock and developed countries and blind spots in functional-potential studies of animal-associated microbiomes (2023)
Santos, Anderson Paulo Avila ; Nata'ala, Muhammad Kabiru ; Kasmanas, Jonas Coelho ; Bartholomäus, Alexander ; Keller-Costa, Tina ; Jurburg, Stephanie D ; Tal, Tamara ; Camarinha-Silva, Amélia ; Saraiva, João Pedro ; Carvalho, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de ; Stadler, Peter F ; Sanches, Danilo Sipoli ; Rocha, Ulisses Nunes da
Source: Animal Microbiome. Unidade: ICMC
Subjects: BIOINFORMÁTICA, GENÔMICA, ECOLOGIA MICROBIANA, METADADOS, BASES DE DADOS
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ABNT
SANTOS, Anderson Paulo Avila et al. The AnimalAssociatedMetagenomeDB reveals a bias towards livestock and developed countries and blind spots in functional-potential studies of animal-associated microbiomes. Animal Microbiome, v. 5, p. 1-13, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1186/s42523-023-00267-3. Acesso em: 05 nov. 2024.
APA
Santos, A. P. A., Nata'ala, M. K., Kasmanas, J. C., Bartholomäus, A., Keller-Costa, T., Jurburg, S. D., et al. (2023). The AnimalAssociatedMetagenomeDB reveals a bias towards livestock and developed countries and blind spots in functional-potential studies of animal-associated microbiomes. Animal Microbiome, 5, 1-13. doi:10.1186/s42523-023-00267-3
NLM
Santos APA, Nata'ala MK, Kasmanas JC, Bartholomäus A, Keller-Costa T, Jurburg SD, Tal T, Camarinha-Silva A, Saraiva JP, Carvalho ACP de LF de, Stadler PF, Sanches DS, Rocha UN da. The AnimalAssociatedMetagenomeDB reveals a bias towards livestock and developed countries and blind spots in functional-potential studies of animal-associated microbiomes [Internet]. Animal Microbiome. 2023 ; 5 1-13.[citado 2024 nov. 05 ] Available from: https://doi.org/10.1186/s42523-023-00267-3
Vancouver
Santos APA, Nata'ala MK, Kasmanas JC, Bartholomäus A, Keller-Costa T, Jurburg SD, Tal T, Camarinha-Silva A, Saraiva JP, Carvalho ACP de LF de, Stadler PF, Sanches DS, Rocha UN da. The AnimalAssociatedMetagenomeDB reveals a bias towards livestock and developed countries and blind spots in functional-potential studies of animal-associated microbiomes [Internet]. Animal Microbiome. 2023 ; 5 1-13.[citado 2024 nov. 05 ] Available from: https://doi.org/10.1186/s42523-023-00267-3
Artigo de periodico
Information theory for biological sequence classification: a novel feature extraction technique based on Tsallis entropy (2022)
Bonidia, Robson Parmezan ; Santos, Anderson Paulo Avila ; Almeida, Breno Lívio Silva de ; Stadler, Peter F ; Rocha, Ulisses Nunes da ; Sanches, Danilo Sipoli ; Carvalho, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de
Source: Entropy. Unidades: ICMC, EESC E ICMC
Subjects: BIOINFORMÁTICA, SEQUENCIAMENTO GENÉTICO, TEORIA DA INFORMAÇÃO
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
BONIDIA, Robson Parmezan et al. Information theory for biological sequence classification: a novel feature extraction technique based on Tsallis entropy. Entropy, v. 24, n. 10, p. 1-17, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3390/e24101398. Acesso em: 05 nov. 2024.
APA
Bonidia, R. P., Santos, A. P. A., Almeida, B. L. S. de, Stadler, P. F., Rocha, U. N. da, Sanches, D. S., & Carvalho, A. C. P. de L. F. de. (2022). Information theory for biological sequence classification: a novel feature extraction technique based on Tsallis entropy. Entropy, 24( 10), 1-17. doi:10.3390/e24101398
NLM
Bonidia RP, Santos APA, Almeida BLS de, Stadler PF, Rocha UN da, Sanches DS, Carvalho ACP de LF de. Information theory for biological sequence classification: a novel feature extraction technique based on Tsallis entropy [Internet]. Entropy. 2022 ; 24( 10): 1-17.[citado 2024 nov. 05 ] Available from: https://doi.org/10.3390/e24101398
Vancouver
Bonidia RP, Santos APA, Almeida BLS de, Stadler PF, Rocha UN da, Sanches DS, Carvalho ACP de LF de. Information theory for biological sequence classification: a novel feature extraction technique based on Tsallis entropy [Internet]. Entropy. 2022 ; 24( 10): 1-17.[citado 2024 nov. 05 ] Available from: https://doi.org/10.3390/e24101398
Parte de monografia/livro
Computação: ciência, engenharia e arte (2022)
Medeiros, Claudia Maria Bauzer ; Carvalho, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de ; Nakaya, Helder Takashi Imoto ; Romano, João Marcos Travassos; Zuffo, Marcelo Knörich ; Almeida, Virgilio Augusto Fernandes
Source: FAPESP 60 anos : a ciência no desenvolvimento nacional. Unidades: ICMC, EP
Subjects: COMPUTAÇÃO APLICADA, BIG DATA, CIDADES INTELIGENTES, BIOINFORMÁTICA, ALGORITMOS E ESTRUTURAS DE DADOS, HARDWARE
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ABNT
MEDEIROS, Claudia Maria Bauzer et al. Computação: ciência, engenharia e arte. FAPESP 60 anos : a ciência no desenvolvimento nacional. Tradução . São Carlos: Cubo, 2022. . Disponível em: https://doi.org/10.4322/978-65-86819-27-4.1000005. Acesso em: 05 nov. 2024.
APA
Medeiros, C. M. B., Carvalho, A. C. P. de L. F. de, Nakaya, H. T. I., Romano, J. M. T., Zuffo, M. K., & Almeida, V. A. F. (2022). Computação: ciência, engenharia e arte. In FAPESP 60 anos : a ciência no desenvolvimento nacional. São Carlos: Cubo. doi:10.4322/978-65-86819-27-4.1000005
NLM
Medeiros CMB, Carvalho ACP de LF de, Nakaya HTI, Romano JMT, Zuffo MK, Almeida VAF. Computação: ciência, engenharia e arte [Internet]. In: FAPESP 60 anos : a ciência no desenvolvimento nacional. São Carlos: Cubo; 2022. [citado 2024 nov. 05 ] Available from: https://doi.org/10.4322/978-65-86819-27-4.1000005
Vancouver
Medeiros CMB, Carvalho ACP de LF de, Nakaya HTI, Romano JMT, Zuffo MK, Almeida VAF. Computação: ciência, engenharia e arte [Internet]. In: FAPESP 60 anos : a ciência no desenvolvimento nacional. São Carlos: Cubo; 2022. [citado 2024 nov. 05 ] Available from: https://doi.org/10.4322/978-65-86819-27-4.1000005
Artigo de periodico
MarineMetagenomeDB: a public repository for curated and standardized metadata for marine metagenomes (2022)
Nata'ala, Muhammad Kabiru ; Santos, Anderson Paulo Avila ; Kasmanas, Jonas Coelho ; Bartholomäus, Alexander ; Saraiva, João Pedro ; Silva, Sandra Godinho ; Keller-Costa, Tina ; Costa, Rodrigo; Gomes, Newton Carlos Marcial ; Carvalho, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de ; Stadler, Peter F ; Sanches, Danilo Sipoli ; Rocha, Ulisses Nunes da
Source: Environmental Microbiome. Unidade: ICMC
Subjects: BIOINFORMÁTICA, GENÔMICA, METADADOS, BANCO DE DADOS, ECOLOGIA MICROBIANA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
NATA'ALA, Muhammad Kabiru et al. MarineMetagenomeDB: a public repository for curated and standardized metadata for marine metagenomes. Environmental Microbiome, v. 17, p. 1-10, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1186/s40793-022-00449-7. Acesso em: 05 nov. 2024.
APA
Nata'ala, M. K., Santos, A. P. A., Kasmanas, J. C., Bartholomäus, A., Saraiva, J. P., Silva, S. G., et al. (2022). MarineMetagenomeDB: a public repository for curated and standardized metadata for marine metagenomes. Environmental Microbiome, 17, 1-10. doi:10.1186/s40793-022-00449-7
NLM
Nata'ala MK, Santos APA, Kasmanas JC, Bartholomäus A, Saraiva JP, Silva SG, Keller-Costa T, Costa R, Gomes NCM, Carvalho ACP de LF de, Stadler PF, Sanches DS, Rocha UN da. MarineMetagenomeDB: a public repository for curated and standardized metadata for marine metagenomes [Internet]. Environmental Microbiome. 2022 ; 17 1-10.[citado 2024 nov. 05 ] Available from: https://doi.org/10.1186/s40793-022-00449-7
Vancouver
Nata'ala MK, Santos APA, Kasmanas JC, Bartholomäus A, Saraiva JP, Silva SG, Keller-Costa T, Costa R, Gomes NCM, Carvalho ACP de LF de, Stadler PF, Sanches DS, Rocha UN da. MarineMetagenomeDB: a public repository for curated and standardized metadata for marine metagenomes [Internet]. Environmental Microbiome. 2022 ; 17 1-10.[citado 2024 nov. 05 ] Available from: https://doi.org/10.1186/s40793-022-00449-7
Artigo de periodico
MathFeature: feature extraction package for DNA, RNA and protein sequences based on mathematical (2022)
Bonidia, Robson Parmezan ; Domingues, Douglas S ; Sanches, Danilo Sipoli ; Carvalho, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de
Source: Briefings in Bioinformatics. Unidade: ICMC
Subjects: BIOINFORMÁTICA, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, PYTHON
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
BONIDIA, Robson Parmezan et al. MathFeature: feature extraction package for DNA, RNA and protein sequences based on mathematical. Briefings in Bioinformatics, v. 23, n. 1, p. 1-10, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1093/bib/bbab434. Acesso em: 05 nov. 2024.
APA
Bonidia, R. P., Domingues, D. S., Sanches, D. S., & Carvalho, A. C. P. de L. F. de. (2022). MathFeature: feature extraction package for DNA, RNA and protein sequences based on mathematical. Briefings in Bioinformatics, 23( 1), 1-10. doi:10.1093/bib/bbab434
NLM
Bonidia RP, Domingues DS, Sanches DS, Carvalho ACP de LF de. MathFeature: feature extraction package for DNA, RNA and protein sequences based on mathematical [Internet]. Briefings in Bioinformatics. 2022 ; 23( 1): 1-10.[citado 2024 nov. 05 ] Available from: https://doi.org/10.1093/bib/bbab434
Vancouver
Bonidia RP, Domingues DS, Sanches DS, Carvalho ACP de LF de. MathFeature: feature extraction package for DNA, RNA and protein sequences based on mathematical [Internet]. Briefings in Bioinformatics. 2022 ; 23( 1): 1-10.[citado 2024 nov. 05 ] Available from: https://doi.org/10.1093/bib/bbab434
Artigo de periodico
BioAutoML: automated feature engineering and metalearning to predict noncoding RNAs in bacteria (2022)
Bonidia, Robson Parmezan ; Santos, Anderson Paulo Avila ; Almeida, Breno Lívio Silva de; Stadler, Peter F ; Rocha, Ulisses Nunes da ; Sanches, Danilo Sipoli ; Carvalho, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de
Source: Briefings in Bioinformatics. Unidades: ICMC, EESC E ICMC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, BIOINFORMÁTICA, SEQUENCIAMENTO GENÉTICO
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
BONIDIA, Robson Parmezan et al. BioAutoML: automated feature engineering and metalearning to predict noncoding RNAs in bacteria. Briefings in Bioinformatics, v. 23, n. 4, p. 1-13, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1093/bib/bbac218. Acesso em: 05 nov. 2024.
APA
Bonidia, R. P., Santos, A. P. A., Almeida, B. L. S. de, Stadler, P. F., Rocha, U. N. da, Sanches, D. S., & Carvalho, A. C. P. de L. F. de. (2022). BioAutoML: automated feature engineering and metalearning to predict noncoding RNAs in bacteria. Briefings in Bioinformatics, 23( 4), 1-13. doi:10.1093/bib/bbac218
NLM
Bonidia RP, Santos APA, Almeida BLS de, Stadler PF, Rocha UN da, Sanches DS, Carvalho ACP de LF de. BioAutoML: automated feature engineering and metalearning to predict noncoding RNAs in bacteria [Internet]. Briefings in Bioinformatics. 2022 ; 23( 4): 1-13.[citado 2024 nov. 05 ] Available from: https://doi.org/10.1093/bib/bbac218
Vancouver
Bonidia RP, Santos APA, Almeida BLS de, Stadler PF, Rocha UN da, Sanches DS, Carvalho ACP de LF de. BioAutoML: automated feature engineering and metalearning to predict noncoding RNAs in bacteria [Internet]. Briefings in Bioinformatics. 2022 ; 23( 4): 1-13.[citado 2024 nov. 05 ] Available from: https://doi.org/10.1093/bib/bbac218
Trabalho de evento-anais periodico
Feature importance analysis of non-coding DNA/RNA sequences based on machine learning approaches (2021)
Almeida, Breno Lívio Silva de; Queiroz, Alvaro Pedroso; Santos, Anderson Paulo Avila ; Bonidia, Robson Parmezan ; Rocha, Ulisses Nunes da ; Sanches, Danilo Sipoli ; Carvalho, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de
Source: Lecture Notes in Bioinformatics. Conference titles: Brazilian Symposium on Bioinformatics - BSB. Unidades: ICMC, EESC E ICMC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, BIOINFORMÁTICA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
ALMEIDA, Breno Lívio Silva de et al. Feature importance analysis of non-coding DNA/RNA sequences based on machine learning approaches. Lecture Notes in Bioinformatics. Cham: Springer. Disponível em: https://doi.org/10.1007/978-3-030-91814-9_8. Acesso em: 05 nov. 2024. , 2021
APA
Almeida, B. L. S. de, Queiroz, A. P., Santos, A. P. A., Bonidia, R. P., Rocha, U. N. da, Sanches, D. S., & Carvalho, A. C. P. de L. F. de. (2021). Feature importance analysis of non-coding DNA/RNA sequences based on machine learning approaches. Lecture Notes in Bioinformatics. Cham: Springer. doi:10.1007/978-3-030-91814-9_8
NLM
Almeida BLS de, Queiroz AP, Santos APA, Bonidia RP, Rocha UN da, Sanches DS, Carvalho ACP de LF de. Feature importance analysis of non-coding DNA/RNA sequences based on machine learning approaches [Internet]. Lecture Notes in Bioinformatics. 2021 ; 13063 81-92.[citado 2024 nov. 05 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-030-91814-9_8
Vancouver
Almeida BLS de, Queiroz AP, Santos APA, Bonidia RP, Rocha UN da, Sanches DS, Carvalho ACP de LF de. Feature importance analysis of non-coding DNA/RNA sequences based on machine learning approaches [Internet]. Lecture Notes in Bioinformatics. 2021 ; 13063 81-92.[citado 2024 nov. 05 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-030-91814-9_8
Artigo de periodico
Feature extraction approaches for biological sequences: a comparative study of mathematical features (2021)
Bonidia, Robson Parmezan ; Sampaio, Lucas Dias Hiera ; Domingues, Douglas S ; Paschoal, Alexandre Rossi ; Lopes, Fabrício Martins ; Carvalho, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de ; Sanches, Danilo Sipoli
Source: Briefings in Bioinformatics. Unidade: ICMC
Subjects: BIOINFORMÁTICA, GENÔMICA, REDES COMPLEXAS, ENTROPIA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
BONIDIA, Robson Parmezan et al. Feature extraction approaches for biological sequences: a comparative study of mathematical features. Briefings in Bioinformatics, v. 22, n. 5, p. Se 2021, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1093/bib/bbab011. Acesso em: 05 nov. 2024.
APA
Bonidia, R. P., Sampaio, L. D. H., Domingues, D. S., Paschoal, A. R., Lopes, F. M., Carvalho, A. C. P. de L. F. de, & Sanches, D. S. (2021). Feature extraction approaches for biological sequences: a comparative study of mathematical features. Briefings in Bioinformatics, 22( 5), Se 2021. doi:10.1093/bib/bbab011
NLM
Bonidia RP, Sampaio LDH, Domingues DS, Paschoal AR, Lopes FM, Carvalho ACP de LF de, Sanches DS. Feature extraction approaches for biological sequences: a comparative study of mathematical features [Internet]. Briefings in Bioinformatics. 2021 ; 22( 5): Se 2021.[citado 2024 nov. 05 ] Available from: https://doi.org/10.1093/bib/bbab011
Vancouver
Bonidia RP, Sampaio LDH, Domingues DS, Paschoal AR, Lopes FM, Carvalho ACP de LF de, Sanches DS. Feature extraction approaches for biological sequences: a comparative study of mathematical features [Internet]. Briefings in Bioinformatics. 2021 ; 22( 5): Se 2021.[citado 2024 nov. 05 ] Available from: https://doi.org/10.1093/bib/bbab011
Trabalho de evento-anais periodico
MathPIP: classification of proinflammatory peptides using mathematical descriptors (2021)
Cavalcante, João Pedro Uchôa; Gonçalves, Anderson Cardoso; Bonidia, Robson Parmezan ; Sanches, Danilo Sipoli ; Carvalho, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de
Source: Lecture Notes in Bioinformatics. Conference titles: Brazilian Symposium on Bioinformatics - BSB. Unidade: ICMC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, BIOINFORMÁTICA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
CAVALCANTE, João Pedro Uchôa et al. MathPIP: classification of proinflammatory peptides using mathematical descriptors. Lecture Notes in Bioinformatics. Cham: Springer. Disponível em: https://doi.org/10.1007/978-3-030-91814-9_13. Acesso em: 05 nov. 2024. , 2021
APA
Cavalcante, J. P. U., Gonçalves, A. C., Bonidia, R. P., Sanches, D. S., & Carvalho, A. C. P. de L. F. de. (2021). MathPIP: classification of proinflammatory peptides using mathematical descriptors. Lecture Notes in Bioinformatics. Cham: Springer. doi:10.1007/978-3-030-91814-9_13
NLM
Cavalcante JPU, Gonçalves AC, Bonidia RP, Sanches DS, Carvalho ACP de LF de. MathPIP: classification of proinflammatory peptides using mathematical descriptors [Internet]. Lecture Notes in Bioinformatics. 2021 ; 13063 131-136.[citado 2024 nov. 05 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-030-91814-9_13
Vancouver
Cavalcante JPU, Gonçalves AC, Bonidia RP, Sanches DS, Carvalho ACP de LF de. MathPIP: classification of proinflammatory peptides using mathematical descriptors [Internet]. Lecture Notes in Bioinformatics. 2021 ; 13063 131-136.[citado 2024 nov. 05 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-030-91814-9_13
Artigo de periodico
CRISPRloci: comprehensive and accurate annotation of CRISPR-Cas systems (2021)
Alkhnbashi, Omer S ; Mitrofanov, Alexander; Bonidia, Robson Parmezan ; Raden, Martin ; Tran, Van Dinh ; Eggenhofer, Florian ; Shah, Shiraz A ; Ozturk, Ekrem; Padilha, Victor Alexandre ; Sanches, Danilo Sipoli ; Carvalho, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de ; Backofen, Rolf
Source: Nucleic Acids Research. Unidade: ICMC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, BIOINFORMÁTICA, GENES
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
ALKHNBASHI, Omer S et al. CRISPRloci: comprehensive and accurate annotation of CRISPR-Cas systems. Nucleic Acids Research, v. 49, p. w125-w130, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1093/nar/gkab456. Acesso em: 05 nov. 2024.
APA
Alkhnbashi, O. S., Mitrofanov, A., Bonidia, R. P., Raden, M., Tran, V. D., Eggenhofer, F., et al. (2021). CRISPRloci: comprehensive and accurate annotation of CRISPR-Cas systems. Nucleic Acids Research, 49, w125-w130. doi:10.1093/nar/gkab456
NLM
Alkhnbashi OS, Mitrofanov A, Bonidia RP, Raden M, Tran VD, Eggenhofer F, Shah SA, Ozturk E, Padilha VA, Sanches DS, Carvalho ACP de LF de, Backofen R. CRISPRloci: comprehensive and accurate annotation of CRISPR-Cas systems [Internet]. Nucleic Acids Research. 2021 ; 49 w125-w130.[citado 2024 nov. 05 ] Available from: https://doi.org/10.1093/nar/gkab456
Vancouver
Alkhnbashi OS, Mitrofanov A, Bonidia RP, Raden M, Tran VD, Eggenhofer F, Shah SA, Ozturk E, Padilha VA, Sanches DS, Carvalho ACP de LF de, Backofen R. CRISPRloci: comprehensive and accurate annotation of CRISPR-Cas systems [Internet]. Nucleic Acids Research. 2021 ; 49 w125-w130.[citado 2024 nov. 05 ] Available from: https://doi.org/10.1093/nar/gkab456
Artigo de periodico
Casboundary: automated definition of integral Cas cassettes (2021)
Padilha, Victor Alexandre ; Alkhnbashi, Omer S ; Tran, Van Dinh ; Shah, Shiraz A ; Carvalho, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de ; Backofen, Rolf
Source: Bioinformatics. Unidade: ICMC
Subjects: BIOINFORMÁTICA, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, GENES
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
PADILHA, Victor Alexandre et al. Casboundary: automated definition of integral Cas cassettes. Bioinformatics, v. 37, n. 10, p. 1352-1359, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btaa984. Acesso em: 05 nov. 2024.
APA
Padilha, V. A., Alkhnbashi, O. S., Tran, V. D., Shah, S. A., Carvalho, A. C. P. de L. F. de, & Backofen, R. (2021). Casboundary: automated definition of integral Cas cassettes. Bioinformatics, 37( 10), 1352-1359. doi:10.1093/bioinformatics/btaa984
NLM
Padilha VA, Alkhnbashi OS, Tran VD, Shah SA, Carvalho ACP de LF de, Backofen R. Casboundary: automated definition of integral Cas cassettes [Internet]. Bioinformatics. 2021 ; 37( 10): 1352-1359.[citado 2024 nov. 05 ] Available from: https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btaa984
Vancouver
Padilha VA, Alkhnbashi OS, Tran VD, Shah SA, Carvalho ACP de LF de, Backofen R. Casboundary: automated definition of integral Cas cassettes [Internet]. Bioinformatics. 2021 ; 37( 10): 1352-1359.[citado 2024 nov. 05 ] Available from: https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btaa984
Artigo de periodico
A novel decomposing model with evolutionary algorithms for feature selection in long non-coding RNAs (2020)
Bonidia, Robson Parmezan ; Machida, Jaqueline Sayuri; Negri, Tatianne Costa ; Alves, Wonder Alexandre Luz ; Kashiwabara, André Yoshiaki ; Domingues, Douglas S ; Carvalho, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de ; Paschoal, Alexandre Rossi ; Sanches, Danilo Sipoli
Source: IEEE Access. Unidade: ICMC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, BIOINFORMÁTICA, HEURÍSTICA, ALGORITMOS GENÉTICOS, RNA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
BONIDIA, Robson Parmezan et al. A novel decomposing model with evolutionary algorithms for feature selection in long non-coding RNAs. IEEE Access, v. 8, p. 181683-181697, 2020Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.3028039. Acesso em: 05 nov. 2024.
APA
Bonidia, R. P., Machida, J. S., Negri, T. C., Alves, W. A. L., Kashiwabara, A. Y., Domingues, D. S., et al. (2020). A novel decomposing model with evolutionary algorithms for feature selection in long non-coding RNAs. IEEE Access, 8, 181683-181697. doi:10.1109/ACCESS.2020.3028039
NLM
Bonidia RP, Machida JS, Negri TC, Alves WAL, Kashiwabara AY, Domingues DS, Carvalho ACP de LF de, Paschoal AR, Sanches DS. A novel decomposing model with evolutionary algorithms for feature selection in long non-coding RNAs [Internet]. IEEE Access. 2020 ; 8 181683-181697.[citado 2024 nov. 05 ] Available from: https://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.3028039
Vancouver
Bonidia RP, Machida JS, Negri TC, Alves WAL, Kashiwabara AY, Domingues DS, Carvalho ACP de LF de, Paschoal AR, Sanches DS. A novel decomposing model with evolutionary algorithms for feature selection in long non-coding RNAs [Internet]. IEEE Access. 2020 ; 8 181683-181697.[citado 2024 nov. 05 ] Available from: https://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.3028039
Trabalho de evento-anais periodico
Combining mutation and gene network data in a machine learning approach for false-positive cancer driver gene discovery (2020)
Cutigi, Jorge Francisco ; Evangelista, Renato Feijo ; Ramos, Rodrigo Henrique ; Ferreira, Cynthia de Oliveira Lage ; Evangelista, Adriane Feijó ; Carvalho, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de ; Simão, Adenilso da Silva
Source: Lecture Notes in Bioinformatics. Conference titles: Brazilian Symposium on Bioinformatics - BSB. Unidade: ICMC
Subjects: BIOINFORMÁTICA, REDES COMPLEXAS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, GENÔMICA, NEOPLASIAS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
CUTIGI, Jorge Francisco et al. Combining mutation and gene network data in a machine learning approach for false-positive cancer driver gene discovery. Lecture Notes in Bioinformatics. Cham: Springer. Disponível em: https://doi.org/10.1007/978-3-030-65775-8_8. Acesso em: 05 nov. 2024. , 2020
APA
Cutigi, J. F., Evangelista, R. F., Ramos, R. H., Ferreira, C. de O. L., Evangelista, A. F., Carvalho, A. C. P. de L. F. de, & Simão, A. da S. (2020). Combining mutation and gene network data in a machine learning approach for false-positive cancer driver gene discovery. Lecture Notes in Bioinformatics. Cham: Springer. doi:10.1007/978-3-030-65775-8_8
NLM
Cutigi JF, Evangelista RF, Ramos RH, Ferreira C de OL, Evangelista AF, Carvalho ACP de LF de, Simão A da S. Combining mutation and gene network data in a machine learning approach for false-positive cancer driver gene discovery [Internet]. Lecture Notes in Bioinformatics. 2020 ; 12558 81-92.[citado 2024 nov. 05 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-030-65775-8_8
Vancouver
Cutigi JF, Evangelista RF, Ramos RH, Ferreira C de OL, Evangelista AF, Carvalho ACP de LF de, Simão A da S. Combining mutation and gene network data in a machine learning approach for false-positive cancer driver gene discovery [Internet]. Lecture Notes in Bioinformatics. 2020 ; 12558 81-92.[citado 2024 nov. 05 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-030-65775-8_8
Artigo de periodico
CRISPRcasIdentifier: machine learning for accurate identification and classification of CRISPR-Cas systems (2020)
Padilha, Victor Alexandre ; Alkhnbashi, Omer S ; Shah, Shiraz A ; Carvalho, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de ; Backofen, Rolf
Source: GigaScience. Unidade: ICMC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, BIOINFORMÁTICA, GENES
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
PADILHA, Victor Alexandre et al. CRISPRcasIdentifier: machine learning for accurate identification and classification of CRISPR-Cas systems. GigaScience, v. 9, n. 6, p. 1-12, 2020Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1093/gigascience/giaa062. Acesso em: 05 nov. 2024.
APA
Padilha, V. A., Alkhnbashi, O. S., Shah, S. A., Carvalho, A. C. P. de L. F. de, & Backofen, R. (2020). CRISPRcasIdentifier: machine learning for accurate identification and classification of CRISPR-Cas systems. GigaScience, 9( 6), 1-12. doi:10.1093/gigascience/giaa062
NLM
Padilha VA, Alkhnbashi OS, Shah SA, Carvalho ACP de LF de, Backofen R. CRISPRcasIdentifier: machine learning for accurate identification and classification of CRISPR-Cas systems [Internet]. GigaScience. 2020 ; 9( 6): 1-12.[citado 2024 nov. 05 ] Available from: https://doi.org/10.1093/gigascience/giaa062
Vancouver
Padilha VA, Alkhnbashi OS, Shah SA, Carvalho ACP de LF de, Backofen R. CRISPRcasIdentifier: machine learning for accurate identification and classification of CRISPR-Cas systems [Internet]. GigaScience. 2020 ; 9( 6): 1-12.[citado 2024 nov. 05 ] Available from: https://doi.org/10.1093/gigascience/giaa062

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