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  • Tese (Doutorado)

    Machine learning prediction in genomic sequences of prokaryotic viruses from metagenomic datasets (2022)

    Amgarten, Deyvid Emanuel ; Setubal, João Carlos (Orientador) ; Da Silva, Aline Maria (coorient)

    Unidade: BIOINFORMÁTICA

    Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, BACTERIÓFAGOS, VÍRUS

    Acesso à fonteAcesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      AMGARTEN, Deyvid Emanuel. Machine learning prediction in genomic sequences of prokaryotic viruses from metagenomic datasets. 2022. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2022. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/95/95131/tde-17022022-091454/. Acesso em: 16 out. 2024.

    • APA

      Amgarten, D. E. (2022). Machine learning prediction in genomic sequences of prokaryotic viruses from metagenomic datasets (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/95/95131/tde-17022022-091454/

    • NLM

      Amgarten DE. Machine learning prediction in genomic sequences of prokaryotic viruses from metagenomic datasets [Internet]. 2022 ;[citado 2024 out. 16 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/95/95131/tde-17022022-091454/

    • Vancouver

      Amgarten DE. Machine learning prediction in genomic sequences of prokaryotic viruses from metagenomic datasets [Internet]. 2022 ;[citado 2024 out. 16 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/95/95131/tde-17022022-091454/

  • Dissertação (Mestrado)

    Análise e reconhecimento da forma tripomastigota de Trypanosoma cruzi para parasitemia automatizada em imagens com baixa densidade de pontos (2020)

    Silva, Diogo Matos da; Nakaya, Helder Takashi Imoto (Orientador) ; Costa, Luciano da Fontoura (coorient)

    Unidade: BIOINFORMÁTICA

    Subjects: BIOINFORMÁTICA, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, DOENÇA DE CHAGAS, PROCESSAMENTO DE IMAGENS

    Acesso à fonteHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      SILVA, Diogo Matos da. Análise e reconhecimento da forma tripomastigota de Trypanosoma cruzi para parasitemia automatizada em imagens com baixa densidade de pontos. 2020. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2020. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/95/95131/tde-14122020-180409/. Acesso em: 16 out. 2024.

    • APA

      Silva, D. M. da. (2020). Análise e reconhecimento da forma tripomastigota de Trypanosoma cruzi para parasitemia automatizada em imagens com baixa densidade de pontos (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/95/95131/tde-14122020-180409/

    • NLM

      Silva DM da. Análise e reconhecimento da forma tripomastigota de Trypanosoma cruzi para parasitemia automatizada em imagens com baixa densidade de pontos [Internet]. 2020 ;[citado 2024 out. 16 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/95/95131/tde-14122020-180409/

    • Vancouver

      Silva DM da. Análise e reconhecimento da forma tripomastigota de Trypanosoma cruzi para parasitemia automatizada em imagens com baixa densidade de pontos [Internet]. 2020 ;[citado 2024 out. 16 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/95/95131/tde-14122020-180409/
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