Detalles de la búsqueda
1.
LMNglyPred: prediction of human N-linked glycosylation sites using embeddings from a pre-trained protein language model.
Glycobiology
; 33(5): 411-422, 2023 06 03.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-37067908
2.
Classical phenotyping and deep learning concur on genetic control of stomatal density and area in sorghum.
Plant Physiol
; 186(3): 1562-1579, 2021 07 06.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-33856488
3.
DeepNGlyPred: A Deep Neural Network-Based Approach for Human N-Linked Glycosylation Site Prediction.
Molecules
; 26(23)2021 Dec 02.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-34885895
4.
Detecting common coccinellids found in sorghum using deep learning models.
Sci Rep
; 13(1): 9748, 2023 06 16.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-37328502
5.
Meta-QTL and haplo-pheno analysis reveal superior haplotype combinations associated with low grain chalkiness under high temperature in rice.
Front Plant Sci
; 14: 1133115, 2023.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-36968399
6.
BeetleBase in 2010: revisions to provide comprehensive genomic information for Tribolium castaneum.
Nucleic Acids Res
; 38(Database issue): D437-42, 2010 Jan.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-19820115
7.
Deep learning based high-throughput phenotyping of chalkiness in rice exposed to high night temperature.
Plant Methods
; 18(1): 9, 2022 Jan 22.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-35065667
8.
Predicted effector molecules in the salivary secretome of the pea aphid (Acyrthosiphon pisum): a dual transcriptomic/proteomic approach.
J Proteome Res
; 10(4): 1505-18, 2011 Apr 01.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-21226539
9.
DTL-DephosSite: Deep Transfer Learning Based Approach to Predict Dephosphorylation Sites.
Front Cell Dev Biol
; 9: 662983, 2021.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-34249915
10.
Aligning EHR Data for Pediatric Leukemia With Standard Protocol Therapy.
JCO Clin Cancer Inform
; 5: 239-251, 2021 03.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-33656914
11.
Semi-supervised prediction of protein subcellular localization using abstraction augmented Markov models.
BMC Bioinformatics
; 11 Suppl 8: S6, 2010 Oct 26.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-21034431
12.
Comparative analysis of expressed sequence tags from three castes and two life stages of the termite Reticulitermes flavipes.
BMC Genomics
; 11: 463, 2010 Aug 06.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-20691076
13.
Comparative genomics reveals differences in mobile virulence genes of Escherichia coli O103 pathotypes of bovine fecal origin.
PLoS One
; 13(2): e0191362, 2018.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-29389941
14.
Draft Genome Sequences of Enterohemorrhagic Escherichia coli O103:H2 Strains Isolated from Feces of Feedlot Cattle.
Genome Announc
; 5(19)2017 May 11.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-28495758
15.
Draft Genome Sequences of Enteropathogenic Escherichia coli O103 Strains Isolated from Feces of Feedlot Cattle.
Genome Announc
; 5(21)2017 May 25.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-28546486
16.
A Study of Domain Adaptation Classifiers Derived From Logistic Regression for the Task of Splice Site Prediction.
IEEE Trans Nanobioscience
; 15(2): 75-83, 2016 03.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-26849871
17.
A Comparative Analysis Between k-Mers and Community Detection-Based Features for the Task of Protein Classification.
IEEE Trans Nanobioscience
; 15(2): 84-92, 2016 03.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-26863669
18.
An empirical study of ensemble-based semi-supervised learning approaches for imbalanced splice site datasets.
BMC Syst Biol
; 9 Suppl 5: S1, 2015.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-26356316
19.
A massive expansion of effector genes underlies gall-formation in the wheat pest Mayetiola destructor.
Curr Biol
; 25(5): 613-20, 2015 Mar 02.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-25660540
20.
Prediction of alternatively spliced exons using support vector machines.
Int J Data Min Bioinform
; 4(4): 411-30, 2010.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-20815140