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The natural statistics of audiovisual speech
The natural statistics of audiovisual speech
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The natural statistics of audiovisual speech

Chandrasekaran, Chandramouli ; Trubanova, Andrea ; Stillittano, Sébastien ; Caplier, Alice ; Ghazanfar, Asif A Friston, Karl J.

PLoS computational biology, 2009-07, Vol.5 (7), p.e1000436-e1000436 [Periódico revisado por pares]

United States: Public Library of Science

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2
Pattern recognition software and techniques for biological image analysis
Pattern recognition software and techniques for biological image analysis
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Pattern recognition software and techniques for biological image analysis

Shamir, Lior ; Delaney, John D ; Orlov, Nikita ; Eckley, D Mark ; Goldberg, Ilya G Lewitter, Fran

PLoS computational biology, 2010-11, Vol.6 (11), p.e1000974-e1000974 [Periódico revisado por pares]

United States: Public Library of Science

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3
Model-checking ecological state-transition graphs
Model-checking ecological state-transition graphs
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Model-checking ecological state-transition graphs

Thomas, Colin ; Cosme, Maximilien ; Gaucherel, Cédric ; Pommereau, Franck Scarpino, Samuel V.

PLoS computational biology, 2022-06, Vol.18 (6), p.e1009657-e1009657 [Periódico revisado por pares]

United States: Public Library of Science

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4
Minimum Information About a Simulation Experiment (MIASE)
Minimum Information About a Simulation Experiment (MIASE)
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Minimum Information About a Simulation Experiment (MIASE)

Waltemath, Dagmar ; Adams, Richard ; Beard, Daniel A ; Bergmann, Frank T ; Bhalla, Upinder S ; Britten, Randall ; Chelliah, Vijayalakshmi ; Cooling, Michael T ; Cooper, Jonathan ; Crampin, Edmund J ; Garny, Alan ; Hoops, Stefan ; Hucka, Michael ; Hunter, Peter ; Klipp, Edda ; Laibe, Camille ; Miller, Andrew K ; Moraru, Ion ; Nickerson, David ; Nielsen, Poul ; Nikolski, Macha ; Sahle, Sven ; Sauro, Herbert M ; Schmidt, Henning ; Snoep, Jacky L ; Tolle, Dominic ; Wolkenhauer, Olaf ; Le Novère, Nicolas Bourne, Philip E.

PLoS computational biology, 2011-04, Vol.7 (4), p.e1001122-e1001122 [Periódico revisado por pares]

United States: Public Library of Science

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5
DeepConv-DTI: Prediction of drug-target interactions via deep learning with convolution on protein sequences
DeepConv-DTI: Prediction of drug-target interactions via deep learning with convolution on protein sequences
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DeepConv-DTI: Prediction of drug-target interactions via deep learning with convolution on protein sequences

Lee, Ingoo ; Keum, Jongsoo ; Nam, Hojung Briggs, James M.

PLoS computational biology, 2019-06, Vol.15 (6), p.e1007129 [Periódico revisado por pares]

United States: Public Library of Science

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6
Machine and deep learning meet genome-scale metabolic modeling
Machine and deep learning meet genome-scale metabolic modeling
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Machine and deep learning meet genome-scale metabolic modeling

Zampieri, Guido ; Vijayakumar, Supreeta ; Yaneske, Elisabeth ; Angione, Claudio Nielsen, Jens

PLoS computational biology, 2019-07, Vol.15 (7), p.e1007084-e1007084 [Periódico revisado por pares]

United States: Public Library of Science

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7
CRISPR-Cas-Docker: web-based in silico docking and machine learning-based classification of crRNAs with Cas proteins
CRISPR-Cas-Docker: web-based in silico docking and machine learning-based classification of crRNAs with Cas proteins
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CRISPR-Cas-Docker: web-based in silico docking and machine learning-based classification of crRNAs with Cas proteins

Park, Ho-Min ; Won, Jongbum ; Park, Yunseol ; Anzaku, Esla Timothy ; Vankerschaver, Joris ; Van Messem, Arnout ; De Neve, Wesley ; Shim, Hyunjin

BMC bioinformatics, 2023-04, Vol.24 (1), p.167-167, Article 167 [Periódico revisado por pares]

England: BioMed Central Ltd

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8
Non-linear neuronal responses as an emergent property of afferent networks: a case study of the locust lobula giant movement detector
Non-linear neuronal responses as an emergent property of afferent networks: a case study of the locust lobula giant movement detector
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Non-linear neuronal responses as an emergent property of afferent networks: a case study of the locust lobula giant movement detector

Bermúdez i Badia, Sergi ; Bernardet, Ulysses ; Verschure, Paul F M J Graham, Lyle J.

PLoS computational biology, 2010-03, Vol.6 (3), p.e1000701-e1000701 [Periódico revisado por pares]

United States: Public Library of Science

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9
Predicting weighted unobserved nodes in a regulatory network using answer set programming
Predicting weighted unobserved nodes in a regulatory network using answer set programming
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Predicting weighted unobserved nodes in a regulatory network using answer set programming

Le Bars, Sophie ; Bolteau, Mathieu ; Bourdon, Jérémie ; Guziolowski, Carito

BMC bioinformatics, 2023-08, Vol.24 (Suppl 1), p.1-321, Article 321 [Periódico revisado por pares]

London: BioMed Central Ltd

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10
Identifiers for the 21st century: How to design, provision, and reuse persistent identifiers to maximize utility and impact of life science data
Identifiers for the 21st century: How to design, provision, and reuse persistent identifiers to maximize utility and impact of life science data
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Identifiers for the 21st century: How to design, provision, and reuse persistent identifiers to maximize utility and impact of life science data

McMurry, Julie A ; Juty, Nick ; Blomberg, Niklas ; Burdett, Tony ; Conlin, Tom ; Conte, Nathalie ; Courtot, Mélanie ; Deck, John ; Dumontier, Michel ; Fellows, Donal K ; Gonzalez-Beltran, Alejandra ; Gormanns, Philipp ; Grethe, Jeffrey ; Hastings, Janna ; Hériché, Jean-Karim ; Hermjakob, Henning ; Ison, Jon C ; Jimenez, Rafael C ; Jupp, Simon ; Kunze, John ; Laibe, Camille ; Le Novère, Nicolas ; Malone, James ; Martin, Maria Jesus ; McEntyre, Johanna R ; Morris, Chris ; Muilu, Juha ; Müller, Wolfgang ; Rocca-Serra, Philippe ; Sansone, Susanna-Assunta ; Sariyar, Murat ; Snoep, Jacky L ; Soiland-Reyes, Stian ; Stanford, Natalie J ; Swainston, Neil ; Washington, Nicole ; Williams, Alan R ; Wimalaratne, Sarala M ; Winfree, Lilly M ; Wolstencroft, Katherine ; Goble, Carole ; Mungall, Christopher J ; Haendel, Melissa A ; Parkinson, Helen

PLoS biology, 2017-06, Vol.15 (6), p.e2001414 [Periódico revisado por pares]

United States: Public Library of Science

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