Prediction of antimicrobial activity of synthetic peptides by a decision tree model (2013)
- Authors:
- Autor USP: BARANAUSKAS, JOSÉ AUGUSTO - FFCLRP
- Unidade: FFCLRP
- DOI: 10.1128/AEM.02804-12
- Subjects: AGENTES ANTIMICROBIANOS; PEPTÍDEOS; APRENDIZADO COMPUTACIONAL
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Publisher place: Washington
- Date published: 2013
- Source:
- Título: Applied and Environmental Microbiology
- ISSN: 0099-2240
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 79, n. 10, p. 3156-3159, 2013
- Status:
- Artigo possui acesso gratuito no site do editor (Bronze Open Access)
- Versão do Documento:
- Versão publicada (Published version)
- Acessar versão aberta:
-
ABNT
LIRA, Felipe et al. Prediction of antimicrobial activity of synthetic peptides by a decision tree model. Applied and Environmental Microbiology, v. 79, n. 10, p. 3156-3159, 2013Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1128/AEM.02804-12. Acesso em: 09 abr. 2026. -
APA
Lira, F., Perez, P. S., Baranauskas, J. A., & Nozawa, S. R. (2013). Prediction of antimicrobial activity of synthetic peptides by a decision tree model. Applied and Environmental Microbiology, 79( 10), 3156-3159. doi:10.1128/AEM.02804-12 -
NLM
Lira F, Perez PS, Baranauskas JA, Nozawa SR. Prediction of antimicrobial activity of synthetic peptides by a decision tree model [Internet]. Applied and Environmental Microbiology. 2013 ; 79( 10): 3156-3159.[citado 2026 abr. 09 ] Available from: https://doi.org/10.1128/AEM.02804-12 -
Vancouver
Lira F, Perez PS, Baranauskas JA, Nozawa SR. Prediction of antimicrobial activity of synthetic peptides by a decision tree model [Internet]. Applied and Environmental Microbiology. 2013 ; 79( 10): 3156-3159.[citado 2026 abr. 09 ] Available from: https://doi.org/10.1128/AEM.02804-12 - An adaptation of binary relevance for multi-label classification applied to functional genomics
- An iterative decision tree threshold filter
- Aplicação de árvores de decisão em dados de expressão gênica de microarrays de DNA
- Uma avaliação de dados de expressão gênica em leucemias agudas utilizando árvores de decisão
- How many tress in a random forest
- Sistema baseado em conhecimento para auxiliar no processo de alocacao de rins
- Avaliação do algoritmo de Stacking em dados biomédicos
- Evaluation of stacking on biomedical data
- Analysis of decision tree pruning using windowing in medical datasets with different class distributions
- Root attribute behavior within a random forest
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