MathPIP: classification of proinflammatory peptides using mathematical descriptors (2021)
- Authors:
- USP affiliated authors: CARVALHO, ANDRÉ CARLOS PONCE DE LEON FERREIRA DE - ICMC ; CAVALCANTE, JOAO PEDRO UCHOA - ICMC ; GONCALVES, ANDERSON CARDOSO - ICMC ; BONIDIA, ROBSON PARMEZAN - ICMC
- Unidade: ICMC
- DOI: 10.1007/978-3-030-91814-9_13
- Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL; BIOINFORMÁTICA
- Keywords: Feature extraction; Biological sequences; Mathematical descriptors
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título: Lecture Notes in Bioinformatics
- ISSN: 0302-9743
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 13063, p. 131-136, 2021
- Conference titles: Brazilian Symposium on Bioinformatics - BSB
- Este artigo NÃO possui versão em acesso aberto
-
Status: Nenhuma versão em acesso aberto identificada -
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: 16 mar. 2026. , 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 2026 mar. 16 ] 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 2026 mar. 16 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-030-91814-9_13 - BioAutoML: democratizing machine learning in life sciences
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