机译:基于Adaboost-SVM的概率算法,可基于结构化序列特征预测所有成熟的miRNA位点
机译:成熟miRNA改善前米兰预测的复杂性度量
机译:基于原发性肿瘤MiRNA签名和临床相关特征的术前预测墨迹,腋窝淋巴结转移在早期侵袭性乳腺癌中
机译:基于遗传算法的条件随机场特征子集选择用于磷酸化位点预测
机译:基于结构的转录因子结合位点预测算法。
机译:基于Adaboost-SVM的概率算法可基于结构化序列特征预测所有成熟的miRNA位点
机译:图2:使用miranda(a),rnahybrid(b),Rna22(c),Tapireybrid(d),psrnatarget(e)和(f)显示番茄母羊在pHCMov基因组上的预测目标位点,显示了所预测的普通基因座至少三个miRNA靶预测算法。
机译:新特征提取算法,自动数据分类和模型辅助检测评估概率的案例研究(预印本)