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RLPredictiOme, a Machine Learning-Derived Method for High-Throughput Prediction of Plant Receptor-like Proteins, Reveals Novel Classes of Transmembrane Receptors
RLPredictiOme, a Machine Learning-Derived Method for High-Throughput Prediction of Plant Receptor-like Proteins, Reveals Novel Classes of Transmembrane Receptors
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RLPredictiOme, a Machine Learning-Derived Method for High-Throughput Prediction of Plant Receptor-like Proteins, Reveals Novel Classes of Transmembrane Receptors

Silva, Jose Cleydson F. ; Ferreira, Marco Aurélio ; Carvalho, Thales F. M. ; Silva, Fabyano F. ; de A. Silveira, Sabrina ; Brommonschenkel, Sergio H. ; Fontes, Elizabeth P. B.

International journal of molecular sciences, 2022-10, Vol.23 (20), p.12176 [Periódico revisado por pares]

Basel: MDPI AG

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2
Comparative genomics of Staphylococcus aureus associated with subclinical and clinical bovine mastitis
Comparative genomics of Staphylococcus aureus associated with subclinical and clinical bovine mastitis
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Comparative genomics of Staphylococcus aureus associated with subclinical and clinical bovine mastitis

Rocha, Lis S ; Silva, Danielle M ; Silva, Mônica P ; Vidigal, Pedro Marcus P ; Silva, José Cleydson F ; Guerra, Simony T ; Ribeiro, Márcio G ; Mendes, Tiago Antônio de O ; Ribon, Andréa de O B Seo, Keun Seok

PloS one, 2019-08, Vol.14 (8), p.e0220804-e0220804 [Periódico revisado por pares]

United States: Public Library of Science

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3
Efficacy of resveratrol in male urogenital tract dysfunctions: an evaluation of pre-clinical data
Efficacy of resveratrol in male urogenital tract dysfunctions: an evaluation of pre-clinical data
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Efficacy of resveratrol in male urogenital tract dysfunctions: an evaluation of pre-clinical data

Calmasini, FB ; Silva, FH ; Alexandre, EC ; Antunes, E

Nutrition research reviews, 2023-06, Vol.36 (1), p.86-97 [Periódico revisado por pares]

Cambridge, UK: Cambridge University Press

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4
Fangorn Forest (F2): a machine learning approach to classify genes and genera in the family Geminiviridae
Fangorn Forest (F2): a machine learning approach to classify genes and genera in the family Geminiviridae
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Fangorn Forest (F2): a machine learning approach to classify genes and genera in the family Geminiviridae

Silva, José Cleydson F ; Carvalho, Thales F M ; Fontes, Elizabeth P B ; Cerqueira, Fabio R

BMC bioinformatics, 2017-09, Vol.18 (1), p.431-431, Article 431 [Periódico revisado por pares]

England: BioMed Central Ltd

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5
Identification of genes and pathways related to phenol degradation in metagenomic libraries from petroleum refinery wastewater
Identification of genes and pathways related to phenol degradation in metagenomic libraries from petroleum refinery wastewater
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Identification of genes and pathways related to phenol degradation in metagenomic libraries from petroleum refinery wastewater

Silva, Cynthia C ; Hayden, Helen ; Sawbridge, Tim ; Mele, Pauline ; De Paula, Sérgio O ; Silva, Lívia C F ; Vidigal, Pedro M P ; Vicentini, Renato ; Sousa, Maíra P ; Torres, Ana Paula R ; Santiago, Vânia M J ; Oliveira, Valéria M Lespinet, Olivier

PloS one, 2013-04, Vol.8 (4), p.e61811 [Periódico revisado por pares]

United States: Public Library of Science

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6
ACPYPE - AnteChamber PYthon Parser interfacE
ACPYPE - AnteChamber PYthon Parser interfacE
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ACPYPE - AnteChamber PYthon Parser interfacE

Sousa da Silva, Alan W ; Vranken, Wim F

BMC research notes, 2012-07, Vol.5 (1), p.367-367, Article 367 [Periódico revisado por pares]

England: BioMed Central Ltd

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7
Genotype by feed interaction for feed efficiency and growth performance traits in pigs 1
Genotype by feed interaction for feed efficiency and growth performance traits in pigs 1
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Genotype by feed interaction for feed efficiency and growth performance traits in pigs 1

Godinho, R M ; Bastiaansen, J W M ; Sevillano, C A ; Silva, F F ; Guimarães, S E F ; Bergsma, R

Journal of animal science, 2018-10, Vol.96 (10), p.4125-4135 [Periódico revisado por pares]

Champaign: Oxford University Press

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8
Lipid-Nucleic Acid Complexes: Physicochemical Aspects and Prospects for Cancer Treatment
Lipid-Nucleic Acid Complexes: Physicochemical Aspects and Prospects for Cancer Treatment
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Lipid-Nucleic Acid Complexes: Physicochemical Aspects and Prospects for Cancer Treatment

Gaspar, Ricardo ; Coelho, Filipe ; Silva, Bruno F B

Molecules (Basel, Switzerland), 2020-10, Vol.25 (21), p.5006 [Periódico revisado por pares]

Switzerland: MDPI AG

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9
Begomovirus-Host Interactions: Viral Proteins Orchestrating Intra and Intercellular Transport of Viral DNA While Suppressing Host Defense Mechanisms
Begomovirus-Host Interactions: Viral Proteins Orchestrating Intra and Intercellular Transport of Viral DNA While Suppressing Host Defense Mechanisms
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Begomovirus-Host Interactions: Viral Proteins Orchestrating Intra and Intercellular Transport of Viral DNA While Suppressing Host Defense Mechanisms

Breves, Sâmera S ; Silva, Fredy A ; Euclydes, Nívea C ; Saia, Thainá F F ; Jean-Baptiste, James ; Andrade Neto, Eugenio R ; Fontes, Elizabeth P B

Viruses, 2023-07, Vol.15 (7), p.1593 [Periódico revisado por pares]

Switzerland: MDPI AG

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10
Liquid chromatography coupled to high-resolution mass spectrometry metabolomics: A useful tool for investigating tumor secretome based on a three-dimensional co-culture model
Liquid chromatography coupled to high-resolution mass spectrometry metabolomics: A useful tool for investigating tumor secretome based on a three-dimensional co-culture model
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Liquid chromatography coupled to high-resolution mass spectrometry metabolomics: A useful tool for investigating tumor secretome based on a three-dimensional co-culture model

Pelosi, Andrea C ; Fernandes, Anna Maria A. P ; Maciel, Leonardo F ; Silva, Alex A. R ; Mendes, Giulia C ; Bueno, Luísa F ; Silva, Lívia Maria F ; Bredariol, Rafael F ; Santana, Maycon G ; Porcari, Andreia M ; Priolli, Denise G Lomonaco, Tommaso

PloS one, 2022-09, Vol.17 (9), p.e0274623-e0274623 [Periódico revisado por pares]

San Francisco: Public Library of Science

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Nome da Publicação 

  1. International Journal Of Molecular Sciences  (6.082)
  2. Plos One  (5.971)
  3. Molecules  (1.667)
  4. Nutrients  (1.365)
  5. Foods  (1.280)
  6. Cells  (1.208)
  7. Cancers  (959)
  8. Animals  (938)
  9. Viruses  (879)
  10. Antioxidants  (758)
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  • Realização: ABCD-USP USP   Logos de Redes Sociais: Freepik

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