Artykuł w czasopiśmie
Brak miniatury
Licencja
ClosedAccessDostęp zamknięty
 

Predicting Post-Translational Modifications from Local Sequence Fragments Using Machine Learning Algorithms: Overview and Best Practices

Uproszczony widok
dc.affiliationUniwersytet Warszawski
dc.contributor.authorKierczak, M.
dc.contributor.authorTatjewski, M.
dc.contributor.authorPlewczyński, Dariusz
dc.date.accessioned2024-01-25T17:32:29Z
dc.date.available2024-01-25T17:32:29Z
dc.date.issued2017
dc.description.financeNie dotyczy
dc.identifier.issn1064-3745
dc.identifier.urihttps://repozytorium.uw.edu.pl//handle/item/116903
dc.pbn.affiliationbiological sciences
dc.relation.bookPrediction of Protein Secondary Structure
dc.relation.ispartofMethods in molecular biology (Clifton, N.J.)
dc.rightsClosedAccess
dc.sciencecloudnosend
dc.titlePredicting Post-Translational Modifications from Local Sequence Fragments Using Machine Learning Algorithms: Overview and Best Practices
dc.typeJournalArticle
dspace.entity.typePublication