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Trabalho de evento-resumo
Florestas bipartidas semi-supervisionadas para predição de interações (2023)
Cerri, Ricardo ; Ilídio, Pedro; Alves, André Hallwas Ribeiro; Thiemann, Otávio Henrique
Fonte: Livro de Resumos. Nome do evento: Semana Integrada do Instituto de Física de São Carlos - SIFSC. Unidade: IFSC
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, PROTEÍNAS
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ABNT
CERRI, Ricardo et al. Florestas bipartidas semi-supervisionadas para predição de interações. 2023, Anais.. São Carlos: Instituto de Física de São Carlos - IFSC, 2023. Disponível em: https://repositorio.usp.br/directbitstream/f0694c96-d4a9-47ab-bb26-ca797bbb7973/3180588.pdf. Acesso em: 27 set. 2024.
APA
Cerri, R., Ilídio, P., Alves, A. H. R., & Thiemann, O. H. (2023). Florestas bipartidas semi-supervisionadas para predição de interações. In Livro de Resumos. São Carlos: Instituto de Física de São Carlos - IFSC. Recuperado de https://repositorio.usp.br/directbitstream/f0694c96-d4a9-47ab-bb26-ca797bbb7973/3180588.pdf
NLM
Cerri R, Ilídio P, Alves AHR, Thiemann OH. Florestas bipartidas semi-supervisionadas para predição de interações [Internet]. Livro de Resumos. 2023 ;[citado 2024 set. 27 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/f0694c96-d4a9-47ab-bb26-ca797bbb7973/3180588.pdf
Vancouver
Cerri R, Ilídio P, Alves AHR, Thiemann OH. Florestas bipartidas semi-supervisionadas para predição de interações [Internet]. Livro de Resumos. 2023 ;[citado 2024 set. 27 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/f0694c96-d4a9-47ab-bb26-ca797bbb7973/3180588.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, Andre Luis Berteli
Fonte: Livro de Resumos. Nome do evento: Semana Integrada do Instituto de Física de São Carlos - SIFSC. Unidade: IFSC
Assuntos: LISOZIMAS, CRISTALOGRAFIA, PROTEÍNAS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL
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ABNT
JUCOVSKI, André Gustavo e AMBROSIO, Andre 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: 27 set. 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 set. 27 ] 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 set. 27 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/fc2d6275-1efd-46ff-a940-e95861a74a82/3118943.pdf
Artigo de periodico
Protein residue network analysis reveals fundamental properties of the human coagulation factor VIII (2021)
Lopes, Tiago José da Silva ; Rios, Ricardo Araújo ; Nogueira, Tatiane ; Mello, Rodrigo Fernandes de
Fonte: Scientific Reports. Unidade: ICMC
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, BIOINFORMÁTICA, HEMOFILIA, PROTEÍNAS
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ABNT
LOPES, Tiago José da Silva et al. Protein residue network analysis reveals fundamental properties of the human coagulation factor VIII. Scientific Reports, v. 11, p. 1-11, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1038/s41598-021-92201-3. Acesso em: 27 set. 2024.
APA
Lopes, T. J. da S., Rios, R. A., Nogueira, T., & Mello, R. F. de. (2021). Protein residue network analysis reveals fundamental properties of the human coagulation factor VIII. Scientific Reports, 11, 1-11. doi:10.1038/s41598-021-92201-3
NLM
Lopes TJ da S, Rios RA, Nogueira T, Mello RF de. Protein residue network analysis reveals fundamental properties of the human coagulation factor VIII [Internet]. Scientific Reports. 2021 ; 11 1-11.[citado 2024 set. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1038/s41598-021-92201-3
Vancouver
Lopes TJ da S, Rios RA, Nogueira T, Mello RF de. Protein residue network analysis reveals fundamental properties of the human coagulation factor VIII [Internet]. Scientific Reports. 2021 ; 11 1-11.[citado 2024 set. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1038/s41598-021-92201-3
Artigo de periodico
Prediction of hemophilia A severity using a small-input machine-learning framework (2021)
Lopes, Tiago José da Silva ; Rios, Ricardo Araújo ; Nogueira, Tatiane ; Mello, Rodrigo Fernandes de
Fonte: npj Systems Biology and Applications. Unidade: ICMC
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, BIOINFORMÁTICA, HEMOFILIA, PROTEÍNAS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
LOPES, Tiago José da Silva et al. Prediction of hemophilia A severity using a small-input machine-learning framework. npj Systems Biology and Applications, v. 7, p. 1-8, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1038/s41540-021-00183-9. Acesso em: 27 set. 2024.
APA
Lopes, T. J. da S., Rios, R. A., Nogueira, T., & Mello, R. F. de. (2021). Prediction of hemophilia A severity using a small-input machine-learning framework. npj Systems Biology and Applications, 7, 1-8. doi:10.1038/s41540-021-00183-9
NLM
Lopes TJ da S, Rios RA, Nogueira T, Mello RF de. Prediction of hemophilia A severity using a small-input machine-learning framework [Internet]. npj Systems Biology and Applications. 2021 ; 7 1-8.[citado 2024 set. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1038/s41540-021-00183-9
Vancouver
Lopes TJ da S, Rios RA, Nogueira T, Mello RF de. Prediction of hemophilia A severity using a small-input machine-learning framework [Internet]. npj Systems Biology and Applications. 2021 ; 7 1-8.[citado 2024 set. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1038/s41540-021-00183-9

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