Treffer: Semi-supervised prediction of SH2-peptide interactions from imbalanced high-throughput data

Titel:
Semi-supervised prediction of SH2-peptide interactions from imbalanced high-throughput data
Beteiligt:
Kundu, Kousik (Verfasser) ; Costa, Fabrizio (Verfasser) ; Huber, Michael (Verfasser) ; Reth, Michael (Verfasser) ; Backofen, Rolf (Verfasser) 
Körper­schaft:
Albert-Ludwigs-Universität Freiburg. Professur für Bioinformatik (Mitwirkender)
Albert-Ludwigs-Universität Freiburg. Centre for Biological Signalling Studies (Mitwirkender)
Max-Planck-Institut für Immunbiologie und Epigenetik. Abteilung Molkeulare Immunologie (Mitwirkender)
Zentrum für Biosystemanalyse (Mitwirkender)
Veröffent­licht:
Freiburg : Universität, 2017
Umfang:
1 Online-Ressource
Publikationstyp:
E-Book
Sprache:
Englisch
Anmerkungen:
PLoS one. 8, 5 (2013), e62732, DOI 10.1371/journal.pone.0062732, ISSN: 1932-6203
DOI:
10.1371/journal.pone.0062732

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