ReP USP - Resultado da busca

Tese (Doutorado)
Predição de fenótipos bacterianos a partir de genomas por meio de aprendizado de máquina (2025)
Iha, Bruno Koshin Vásquez ; Setubal, João Carlos
Unidade: Interunidades em Bioinformática
Subjects: FENÓTIPOS, GENÔMICA, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, GENÉTICA BACTERIANA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
IHA, Bruno Koshin Vásquez e SETUBAL, João Carlos. Predição de fenótipos bacterianos a partir de genomas por meio de aprendizado de máquina. 2025. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2025. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/95/95131/tde-30042025-170213/. Acesso em: 07 nov. 2025.
APA
Iha, B. K. V., & Setubal, J. C. (2025). Predição de fenótipos bacterianos a partir de genomas por meio de aprendizado de máquina (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/95/95131/tde-30042025-170213/
NLM
Iha BKV, Setubal JC. Predição de fenótipos bacterianos a partir de genomas por meio de aprendizado de máquina [Internet]. 2025 ;[citado 2025 nov. 07 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/95/95131/tde-30042025-170213/
Vancouver
Iha BKV, Setubal JC. Predição de fenótipos bacterianos a partir de genomas por meio de aprendizado de máquina [Internet]. 2025 ;[citado 2025 nov. 07 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/95/95131/tde-30042025-170213/
Artigo de periodico
Discovery and description of novel phage genomes from urban microbiomes sampled by the MetaSUB consortium (2024)
Flores, Vinicius S; Amgarten, Deyvid E; Iha, Bruno Koshin Vásquez; Ryon, Krista A; Danko, David; Tierney, Braden T; Mason, Christopher ; Da Silva, Aline Maria ; Setubal, João Carlos
Source: Scientific Reports. Unidades: IQ, Interunidades em Bioinformática
Subjects: GENOMAS, BIOSFERA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
FLORES, Vinicius S et al. Discovery and description of novel phage genomes from urban microbiomes sampled by the MetaSUB consortium. Scientific Reports, v. 14, p. 1-14 art. 7913, 2024Tradução . . Disponível em: https://dx.doi.org/10.1038/s41598-024-58226-0. Acesso em: 07 nov. 2025.
APA
Flores, V. S., Amgarten, D. E., Iha, B. K. V., Ryon, K. A., Danko, D., Tierney, B. T., et al. (2024). Discovery and description of novel phage genomes from urban microbiomes sampled by the MetaSUB consortium. Scientific Reports, 14, 1-14 art. 7913. doi:10.1038/s41598-024-58226-0
NLM
Flores VS, Amgarten DE, Iha BKV, Ryon KA, Danko D, Tierney BT, Mason C, Da Silva AM, Setubal JC. Discovery and description of novel phage genomes from urban microbiomes sampled by the MetaSUB consortium [Internet]. Scientific Reports. 2024 ; 14 1-14 art. 7913.[citado 2025 nov. 07 ] Available from: https://dx.doi.org/10.1038/s41598-024-58226-0
Vancouver
Flores VS, Amgarten DE, Iha BKV, Ryon KA, Danko D, Tierney BT, Mason C, Da Silva AM, Setubal JC. Discovery and description of novel phage genomes from urban microbiomes sampled by the MetaSUB consortium [Internet]. Scientific Reports. 2024 ; 14 1-14 art. 7913.[citado 2025 nov. 07 ] Available from: https://dx.doi.org/10.1038/s41598-024-58226-0
Artigo de periodico
vHULK, a new tool for bacteriophage host prediction based on annotated genomic features and deep neural networks (2022)
Amgarten, Deyvid Emanuel ; Iha, Bruno Koshin Vásquez ; Piroupo, Carlos Morais ; Da Silva, Aline Maria ; Setubal, João Carlos
Source: bioRxiv. Unidades: IQ, Interunidades em Bioinformática
Subjects: BACTERIÓFAGOS, REDES NEURAIS, GENÔMICA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
AMGARTEN, Deyvid Emanuel et al. vHULK, a new tool for bacteriophage host prediction based on annotated genomic features and deep neural networks. bioRxiv, p. 1-16, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1101/2020.12.06.413476. Acesso em: 07 nov. 2025.
APA
Amgarten, D. E., Iha, B. K. V., Piroupo, C. M., Da Silva, A. M., & Setubal, J. C. (2022). vHULK, a new tool for bacteriophage host prediction based on annotated genomic features and deep neural networks. bioRxiv, 1-16. doi:10.1101/2020.12.06.413476
NLM
Amgarten DE, Iha BKV, Piroupo CM, Da Silva AM, Setubal JC. vHULK, a new tool for bacteriophage host prediction based on annotated genomic features and deep neural networks [Internet]. bioRxiv. 2022 ; 1-16.[citado 2025 nov. 07 ] Available from: https://doi.org/10.1101/2020.12.06.413476
Vancouver
Amgarten DE, Iha BKV, Piroupo CM, Da Silva AM, Setubal JC. vHULK, a new tool for bacteriophage host prediction based on annotated genomic features and deep neural networks [Internet]. bioRxiv. 2022 ; 1-16.[citado 2025 nov. 07 ] Available from: https://doi.org/10.1101/2020.12.06.413476

USP Schools

ReP

Filtros

Authors

Subjects