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Trabalho de evento-resumo
Análise multiparamétrica do problema de fases em cristalografia de proteínas por aprendizado de máquina - caso de estudo: lisozima da clara do ovo de galinha (2023)
Jucovski, André Gustavo; Ambrosio, André Luis Berteli
Source: Livro de Resumos. Conference titles: Semana Integrada do Instituto de Física de São Carlos - SIFSC. Unidade: IFSC
Subjects: LISOZIMAS, CRISTALOGRAFIA, APRENDIZADO COMPUTACIONAL
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ABNT
JUCOVSKI, André Gustavo e AMBROSIO, André Luis Berteli. Análise multiparamétrica do problema de fases em cristalografia de proteínas por aprendizado de máquina - caso de estudo: lisozima da clara do ovo de galinha. 2023, Anais.. São Carlos: Instituto de Física de São Carlos - IFSC, 2023. Disponível em: https://repositorio.usp.br/directbitstream/b8e937df-fe7b-4eae-81cf-b8524134a016/PROD035566_3180431.pdf. Acesso em: 28 jun. 2024.
APA
Jucovski, A. G., & Ambrosio, A. L. B. (2023). Análise multiparamétrica do problema de fases em cristalografia de proteínas por aprendizado de máquina - caso de estudo: lisozima da clara do ovo de galinha. In Livro de Resumos. São Carlos: Instituto de Física de São Carlos - IFSC. Recuperado de https://repositorio.usp.br/directbitstream/b8e937df-fe7b-4eae-81cf-b8524134a016/PROD035566_3180431.pdf
NLM
Jucovski AG, Ambrosio ALB. Análise multiparamétrica do problema de fases em cristalografia de proteínas por aprendizado de máquina - caso de estudo: lisozima da clara do ovo de galinha [Internet]. Livro de Resumos. 2023 ;[citado 2024 jun. 28 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/b8e937df-fe7b-4eae-81cf-b8524134a016/PROD035566_3180431.pdf
Vancouver
Jucovski AG, Ambrosio ALB. Análise multiparamétrica do problema de fases em cristalografia de proteínas por aprendizado de máquina - caso de estudo: lisozima da clara do ovo de galinha [Internet]. Livro de Resumos. 2023 ;[citado 2024 jun. 28 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/b8e937df-fe7b-4eae-81cf-b8524134a016/PROD035566_3180431.pdf
Trabalho de evento-resumo
Estudos de modelagem molecular para a descoberta de potenciais inibidores da enzima PI4KIIIβ de Plasmodium falciparum: triagem virtual e métodos de aprendizado de máquina (2022)
Oliveira, Gabriela Silva de; Guido, Rafael Victorio Carvalho
Source: Resumos. Conference titles: Simpósio Internacional de Iniciação Científica e Tecnológica da Universidade de São Paulo - SIICUSP. Unidade: IFSC
Subjects: INIBIDORES DE ENZIMAS, PLASMODIUM FALCIPARUM, ANTIMALÁRICOS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL
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ABNT
OLIVEIRA, Gabriela Silva de e GUIDO, Rafael Victorio Carvalho. Estudos de modelagem molecular para a descoberta de potenciais inibidores da enzima PI4KIIIβ de Plasmodium falciparum: triagem virtual e métodos de aprendizado de máquina. 2022, Anais.. São Paulo: Universidade de São Paulo - USP, 2022. Disponível em: https://repositorio.usp.br/directbitstream/457f20b2-30f6-469f-815d-432e23b0b212/3106964.pdf. Acesso em: 28 jun. 2024.
APA
Oliveira, G. S. de, & Guido, R. V. C. (2022). Estudos de modelagem molecular para a descoberta de potenciais inibidores da enzima PI4KIIIβ de Plasmodium falciparum: triagem virtual e métodos de aprendizado de máquina. In Resumos. São Paulo: Universidade de São Paulo - USP. Recuperado de https://repositorio.usp.br/directbitstream/457f20b2-30f6-469f-815d-432e23b0b212/3106964.pdf
NLM
Oliveira GS de, Guido RVC. Estudos de modelagem molecular para a descoberta de potenciais inibidores da enzima PI4KIIIβ de Plasmodium falciparum: triagem virtual e métodos de aprendizado de máquina [Internet]. Resumos. 2022 ;[citado 2024 jun. 28 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/457f20b2-30f6-469f-815d-432e23b0b212/3106964.pdf
Vancouver
Oliveira GS de, Guido RVC. Estudos de modelagem molecular para a descoberta de potenciais inibidores da enzima PI4KIIIβ de Plasmodium falciparum: triagem virtual e métodos de aprendizado de máquina [Internet]. Resumos. 2022 ;[citado 2024 jun. 28 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/457f20b2-30f6-469f-815d-432e23b0b212/3106964.pdf
Trabalho de evento-resumo
Análise multiparamétrica do problema de fases em cristalografia de proteínas por aprendizado de máquina. Caso de estudo: lisozima da clara do ovo de galinha (2022)
Jucovski, André Gustavo; Ambrosio, André Luis Berteli
Source: Livro de Resumos. Conference titles: Semana Integrada do Instituto de Física de São Carlos - SIFSC. Unidade: IFSC
Subjects: LISOZIMAS, CRISTALOGRAFIA, PROTEÍNAS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
JUCOVSKI, André Gustavo e AMBROSIO, André Luis Berteli. Análise multiparamétrica do problema de fases em cristalografia de proteínas por aprendizado de máquina. Caso de estudo: lisozima da clara do ovo de galinha. 2022, Anais.. São Carlos: Instituto de Física de São Carlos - IFSC, 2022. Disponível em: https://repositorio.usp.br/directbitstream/fc2d6275-1efd-46ff-a940-e95861a74a82/3118943.pdf. Acesso em: 28 jun. 2024.
APA
Jucovski, A. G., & Ambrosio, A. L. B. (2022). Análise multiparamétrica do problema de fases em cristalografia de proteínas por aprendizado de máquina. Caso de estudo: lisozima da clara do ovo de galinha. In Livro de Resumos. São Carlos: Instituto de Física de São Carlos - IFSC. Recuperado de https://repositorio.usp.br/directbitstream/fc2d6275-1efd-46ff-a940-e95861a74a82/3118943.pdf
NLM
Jucovski AG, Ambrosio ALB. Análise multiparamétrica do problema de fases em cristalografia de proteínas por aprendizado de máquina. Caso de estudo: lisozima da clara do ovo de galinha [Internet]. Livro de Resumos. 2022 ;[citado 2024 jun. 28 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/fc2d6275-1efd-46ff-a940-e95861a74a82/3118943.pdf
Vancouver
Jucovski AG, Ambrosio ALB. Análise multiparamétrica do problema de fases em cristalografia de proteínas por aprendizado de máquina. Caso de estudo: lisozima da clara do ovo de galinha [Internet]. Livro de Resumos. 2022 ;[citado 2024 jun. 28 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/fc2d6275-1efd-46ff-a940-e95861a74a82/3118943.pdf
Trabalho de evento-resumo
Análise multi-resolução inteligente: combinando a transformada wavelet com estratégias de deep learning para redução de ruídos em sinais e imagens de ressonância magnética (2021)
Queiroz, Guylherme Emmanuel Tagliaferro de; Paiva, Fernando Fernandes ; Guido, R. C.
Source: Livro de Resumos. Conference titles: Semana Integrada do Instituto de Física de São Carlos - SIFSC. Unidade: IFSC
Subjects: IMAGEM POR RESSONÂNCIA MAGNÉTICA, ANÁLISE DE ONDALETAS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL
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ABNT
QUEIROZ, Guylherme Emmanuel Tagliaferro de e PAIVA, Fernando Fernandes e GUIDO, R. C. Análise multi-resolução inteligente: combinando a transformada wavelet com estratégias de deep learning para redução de ruídos em sinais e imagens de ressonância magnética. 2021, Anais.. São Carlos: Instituto de Física de São Carlos - IFSC, 2021. Disponível em: https://repositorio.usp.br/directbitstream/cb3c7d11-22a7-46da-8db5-2826c25ddced/3055613.pdf. Acesso em: 28 jun. 2024.
APA
Queiroz, G. E. T. de, Paiva, F. F., & Guido, R. C. (2021). Análise multi-resolução inteligente: combinando a transformada wavelet com estratégias de deep learning para redução de ruídos em sinais e imagens de ressonância magnética. In Livro de Resumos. São Carlos: Instituto de Física de São Carlos - IFSC. Recuperado de https://repositorio.usp.br/directbitstream/cb3c7d11-22a7-46da-8db5-2826c25ddced/3055613.pdf
NLM
Queiroz GET de, Paiva FF, Guido RC. Análise multi-resolução inteligente: combinando a transformada wavelet com estratégias de deep learning para redução de ruídos em sinais e imagens de ressonância magnética [Internet]. Livro de Resumos. 2021 ;[citado 2024 jun. 28 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/cb3c7d11-22a7-46da-8db5-2826c25ddced/3055613.pdf
Vancouver
Queiroz GET de, Paiva FF, Guido RC. Análise multi-resolução inteligente: combinando a transformada wavelet com estratégias de deep learning para redução de ruídos em sinais e imagens de ressonância magnética [Internet]. Livro de Resumos. 2021 ;[citado 2024 jun. 28 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/cb3c7d11-22a7-46da-8db5-2826c25ddced/3055613.pdf
Trabalho de evento-resumo
Construção de base de dados de compostos químicos para o desenvolvimento de modelos baseados em aprendizado de máquina aplicados à descoberta de candidatos a fármacos para a malária (2021)
Nogueira, Victor Henrique Rabesquine ; Guido, Rafael Victorio Carvalho ; Fassio, Alexandre Victor
Source: Livro de Resumos. Conference titles: Semana Integrada do Instituto de Física de São Carlos - SIFSC. Unidade: IFSC
Subjects: PLASMODIUM FALCIPARUM, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, MALÁRIA, QUÍMICA MÉDICA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
NOGUEIRA, Victor Henrique Rabesquine e GUIDO, Rafael Victorio Carvalho e FASSIO, Alexandre Victor. Construção de base de dados de compostos químicos para o desenvolvimento de modelos baseados em aprendizado de máquina aplicados à descoberta de candidatos a fármacos para a malária. 2021, Anais.. São Carlos: Instituto de Física de São Carlos - IFSC, 2021. Disponível em: https://repositorio.usp.br/directbitstream/7e4270c3-89ea-454a-8367-8a8e1886c10c/PROD032590_3057258.pdf. Acesso em: 28 jun. 2024.
APA
Nogueira, V. H. R., Guido, R. V. C., & Fassio, A. V. (2021). Construção de base de dados de compostos químicos para o desenvolvimento de modelos baseados em aprendizado de máquina aplicados à descoberta de candidatos a fármacos para a malária. In Livro de Resumos. São Carlos: Instituto de Física de São Carlos - IFSC. Recuperado de https://repositorio.usp.br/directbitstream/7e4270c3-89ea-454a-8367-8a8e1886c10c/PROD032590_3057258.pdf
NLM
Nogueira VHR, Guido RVC, Fassio AV. Construção de base de dados de compostos químicos para o desenvolvimento de modelos baseados em aprendizado de máquina aplicados à descoberta de candidatos a fármacos para a malária [Internet]. Livro de Resumos. 2021 ;[citado 2024 jun. 28 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/7e4270c3-89ea-454a-8367-8a8e1886c10c/PROD032590_3057258.pdf
Vancouver
Nogueira VHR, Guido RVC, Fassio AV. Construção de base de dados de compostos químicos para o desenvolvimento de modelos baseados em aprendizado de máquina aplicados à descoberta de candidatos a fármacos para a malária [Internet]. Livro de Resumos. 2021 ;[citado 2024 jun. 28 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/7e4270c3-89ea-454a-8367-8a8e1886c10c/PROD032590_3057258.pdf

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