Selecting the most relevant features for the identification of long non-coding RNAs in plants (2019)
- Authors:
- Autor USP: CARVALHO, ANDRÉ CARLOS PONCE DE LEON FERREIRA DE - ICMC
- Unidade: ICMC
- DOI: 10.1109/BRACIS.2019.00100
- Subjects: BIOINFORMÁTICA; HEURÍSTICA; ALGORITMOS GENÉTICOS; APRENDIZADO COMPUTACIONAL; RNA
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Publisher: IEEE
- Publisher place: Piscataway
- Date published: 2019
- Source:
- Título: Proceedings
- ISSN: 2643-6264
- Conference titles: Brazilian Conference on Intelligent Systems - BRACIS
- Este periódico é de assinatura
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: closed
-
ABNT
BONIDIA, Robson P et al. Selecting the most relevant features for the identification of long non-coding RNAs in plants. 2019, Anais.. Piscataway: IEEE, 2019. Disponível em: https://doi.org/10.1109/BRACIS.2019.00100. Acesso em: 04 out. 2024. -
APA
Bonidia, R. P., Carvalho, A. C. P. de L. F. de, Paschoal, A. R., & Sanches, D. S. (2019). Selecting the most relevant features for the identification of long non-coding RNAs in plants. In Proceedings. Piscataway: IEEE. doi:10.1109/BRACIS.2019.00100 -
NLM
Bonidia RP, Carvalho ACP de LF de, Paschoal AR, Sanches DS. Selecting the most relevant features for the identification of long non-coding RNAs in plants [Internet]. Proceedings. 2019 ;[citado 2024 out. 04 ] Available from: https://doi.org/10.1109/BRACIS.2019.00100 -
Vancouver
Bonidia RP, Carvalho ACP de LF de, Paschoal AR, Sanches DS. Selecting the most relevant features for the identification of long non-coding RNAs in plants [Internet]. Proceedings. 2019 ;[citado 2024 out. 04 ] Available from: https://doi.org/10.1109/BRACIS.2019.00100 - Inteligência artificial: uma abordagem de aprendizado de máquina
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Informações sobre o DOI: 10.1109/BRACIS.2019.00100 (Fonte: oaDOI API)
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