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    Machine learning integrative approaches to advance computational immunology.
    Curion, F ; Theis, FJ
    In: Genome medicine, Jg. 16 (2024-06-11), Heft 1, S. 80
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    A comprehensive analysis of m6A/m7G/m5C/m1A-related gene expression and immune infiltration in liver ischemia-reperfusion injury by integrating bioinformatics and machine learning algorithms.
    Meng, Z ; Li, X ; et al.
    In: European journal of medical research, Jg. 29 (2024-06-13), Heft 1, S. 326
    Online academicJournal
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    Identification of shared gene signatures and pathways for diagnosing osteoporosis with sarcopenia through integrated bioinformatics analysis and machine learning.
    Zhou, X ; Zhao, L ; et al.
    In: BMC musculoskeletal disorders, Jg. 25 (2024-06-03), Heft 1, S. 435
    Online academicJournal
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    Exploring T-cell exhaustion features in Acute myocardial infarction for a Novel Diagnostic model and new therapeutic targets by bio-informatics and machine learning.
    Jin, N ; Rong, J ; et al.
    In: BMC cardiovascular disorders, Jg. 24 (2024-05-24), Heft 1, S. 272
    Online academicJournal
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    DeepProg: an ensemble of deep-learning and machine-learning models for prognosis prediction using multi-omics data.
    Poirion, OB ; Jing, Z ; et al.
    In: Genome medicine, Jg. 13 (2021-07-14), Heft 1, S. 112
    Online academicJournal
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    A 9 mRNAs-based diagnostic signature for rheumatoid arthritis by integrating bioinformatic analysis and machine-learning.
    Liu, J ; Chen, N
    In: Journal of orthopaedic surgery and research, Jg. 16 (2021-01-11), Heft 1, S. 44
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    GenTB: A user-friendly genome-based predictor for tuberculosis resistance powered by machine learning.
    Gröschel, MI ; Owens, M ; et al.
    In: Genome medicine, Jg. 13 (2021-08-30), Heft 1, S. 138
    Online academicJournal
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    Bioinformatics analysis reveals immune prognostic markers for overall survival of colorectal cancer patients: a novel machine learning survival predictive system.
    Zhang, Z ; Huang, L ; et al.
    In: BMC bioinformatics, Jg. 23 (2022-04-08), Heft 1, S. 124
    Online academicJournal
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    TNFPred: identifying tumor necrosis factors using hybrid features based on word embeddings.
    Nguyen, TT ; Le, NQ ; et al.
    In: BMC medical genomics, Jg. 13 (2020-10-22), Heft Suppl 10, S. 155
    Online academicJournal
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    Transcription factor expression as a predictor of colon cancer prognosis: a machine learning practice.
    Liu, J ; Dong, C ; et al.
    In: BMC medical genomics, Jg. 13 (2020-09-21), Heft Suppl 9, S. 135
    Online academicJournal
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    Uncovering cancer vulnerabilities by machine learning prediction of synthetic lethality.
    Benfatto, S ; Serçin, Ö ; et al.
    In: Molecular cancer, Jg. 20 (2021-08-28), Heft 1, S. 111
    Online academicJournal
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    Predicting phosphorylation sites using machine learning by integrating the sequence, structure, and functional information of proteins.
    Jamal, S ; Ali, W ; et al.
    In: Journal of translational medicine, Jg. 19 (2021-05-24), Heft 1, S. 218
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    IPCARF: improving lncRNA-disease association prediction using incremental principal component analysis feature selection and a random forest classifier.
    Zhu, R ; Wang, Y ; et al.
    In: BMC bioinformatics, Jg. 22 (2021-04-01), Heft 1, S. 175
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    Multi-target drug repositioning by bipartite block-wise sparse multi-task learning.
    Li, L ; He, X ; et al.
    In: BMC systems biology, Jg. 12 (2018-04-24), Heft Suppl 4, S. 55
    Online academicJournal
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    Reconstructing cancer drug response networks using multitask learning.
    Ruffalo, M ; Stojanov, P ; et al.
    In: BMC systems biology, Jg. 11 (2017-10-10), Heft 1, S. 96
    Online academicJournal
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    Mimvec: a deep learning approach for analyzing the human phenome.
    Gan, M ; Li, W ; et al.
    In: BMC systems biology, Jg. 11 (2017-09-21), Heft Suppl 4, S. 76
    Online academicJournal
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    PMAMCA: prediction of microRNA-disease association utilizing a matrix completion approach.
    Ha, J ; Park, C ; et al.
    In: BMC systems biology, Jg. 13 (2019-03-20), Heft 1, S. 33
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  18. Detailansicht für Treffer 18 öffnen
    A multi-context learning approach for EEG epileptic seizure detection.
    Yuan, Y ; Xun, G ; et al.
    In: BMC systems biology, Jg. 12 (2018-11-22), Heft Suppl 6, S. 107
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    Machine learning based refined differential gene expression analysis of pediatric sepsis.
    Abbas, M ; El-Manzalawy, Y
    In: BMC medical genomics, Jg. 13 (2020-08-28), Heft 1, S. 122
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    TooT-T: discrimination of transport proteins from non-transport proteins.
    Alballa, M ; Butler, G
    In: BMC bioinformatics, Jg. 21 (2020-04-23), Heft Suppl 3, S. 25
    Online academicJournal
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