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  1. Detailansicht für Treffer 41 öffnen
    Identification of pre-microRNAs by characterizing their sequence order evolution information and secondary structure graphs.
    Ma, Yuanlin ; Yu, Zuguo ; et al.
    In: BMC Bioinformatics, Jg. 19 (2018-12-31), Heft 19, S. 25-35
    Online academicJournal
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    The poly-omics of ageing through individual-based metabolic modelling.
    Yaneske, Elisabeth ; Angione, Claudio
    In: BMC Bioinformatics, Jg. 19 (2018-11-20), Heft 14, S. 83-96
    Online academicJournal
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  3. Detailansicht für Treffer 43 öffnen
    TIGERi: modeling and visualizing the responses to perturbation of a transcription factor network.
    Han, Namshik ; Noyes, Harry A. ; et al.
    In: BMC Bioinformatics, Jg. 18 (2017-05-31), S. 1-13
    Online academicJournal
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  4. Detailansicht für Treffer 44 öffnen
    Seq-ing improved gene expression estimates from microarrays using machine learning.
    Korir, Paul K. ; Geeleher, Paul ; et al.
    In: BMC Bioinformatics, Jg. 16 (2015-09-04), Heft 1, S. 1-11
    Online academicJournal
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  5. Detailansicht für Treffer 45 öffnen
    A novel procedure for statistical inference and verification of gene regulatory subnetwork.
    Gong, Haijun ; Klinger, Jakob ; et al.
    In: BMC Bioinformatics, 2015-04-23, S. 1-10
    Online academicJournal
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  6. Detailansicht für Treffer 46 öffnen
    Estimating causal effects with a non-paranormal method for the design of efficient intervention experiments.
    Teramoto, Reiji ; Saito, Chiaki ; et al.
    In: BMC Bioinformatics, Jg. 15 (2014-07-01), Heft 1, S. 1-28
    Online academicJournal
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  7. Detailansicht für Treffer 47 öffnen
    Cancer module genes ranking using kernelized score functions.
    Re, Matteo ; Valentini, Giorgio
    In: BMC Bioinformatics, Jg. 13 (2012-01-15), Heft Suppl 14, S. 1-16
    Online academicJournal
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    Protein-RNA interface residue prediction using machine learning: an assessment of the state of the art.
    Walia, Rasna R. ; Caragea, Cornelia ; et al.
    In: BMC Bioinformatics, Jg. 13 (2012), Heft 1, S. 89-108
    Online academicJournal
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  9. Detailansicht für Treffer 49 öffnen
    Top scoring pairs for feature selection in machine learning and applications to cancer outcome prediction.
    In: BMC Bioinformatics, Jg. 12 (2011-01-08), Heft Suppl 7, S. 375-388
    Online academicJournal
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  10. Detailansicht für Treffer 50 öffnen
    Expression cartography of human tissues using self organizing maps.
    In: BMC Bioinformatics, Jg. 12 (2011-01-07), Heft Suppl 6, S. 306-329
    Online academicJournal
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  11. Detailansicht für Treffer 51 öffnen
    Sparse PLS discriminant analysis: biologically relevant feature selection and graphical displays for multiclass problems.
    Cao, Kim-Anh Lê ; Boitard, Simon ; et al.
    In: BMC Bioinformatics, Jg. 12 (2011), Heft 1, S. 253-269
    Online academicJournal
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  12. Detailansicht für Treffer 52 öffnen
    miRFam: an effective automatic miRNA classification method based on n-grams and a multiclass SVM.
    Ding, Jiandong ; Zhou, Shuigeng ; et al.
    In: BMC Bioinformatics, Jg. 12 (2011), Heft 1, S. 216-226
    Online academicJournal
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  13. Detailansicht für Treffer 53 öffnen
    Enriching for correct prediction of biological processes using a combination of diverse classifiers.
    Ko, Daijin ; Windle, Brad
    In: BMC Bioinformatics, Jg. 12 (2011), Heft 1, S. 189-201
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  14. Detailansicht für Treffer 54 öffnen
    Learning genetic epistasis using Bayesian network scoring criteria.
    Jiang, Xia ; Neapolitan, Richard E. ; et al.
    In: BMC Bioinformatics, Jg. 12 (2011), Heft 1, S. 89-100
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  15. Detailansicht für Treffer 55 öffnen
    Learning gene regulatory networks from onlypositive and unlabeled data.
    Cerulo, Luigi ; Elkan, Charles ; et al.
    In: BMC Bioinformatics, Jg. 11 (2010), S. 228-242
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  16. Detailansicht für Treffer 56 öffnen
    PyMix - The Python mixture package - a tool for clustering of heterogeneous biological data.
    Georgi, Benjamin ; Costa, Ivan Gesteira ; et al.
    In: BMC Bioinformatics, Jg. 11 (2010), S. 1-9
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  17. Detailansicht für Treffer 57 öffnen
    Prediction potential of candidate biomarker sets identified and validated on gene expression data from multiple datasets.
    Gormley, Michael ; Dampier, William ; et al.
    In: BMC Bioinformatics, Jg. 8 (2007-01-03), S. 415-427
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  18. Detailansicht für Treffer 58 öffnen
    Machine learning approaches to supporting the identification of photoreceptor-enriched genes based on expression data.
    Wang, Haiying ; Zheng, Huiru ; et al.
    In: BMC Bioinformatics, Jg. 7 (2006), S. 116-128
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  19. Detailansicht für Treffer 59 öffnen
    Embedding covariate adjustments in tree-based automated machine learning for biomedical big data analyses.
    Manduchi, Elisabetta ; Fu, Weixuan ; et al.
    In: BMC Bioinformatics, Jg. 21 (2020-10-01), Heft 1, S. N.PAG
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  20. Detailansicht für Treffer 60 öffnen
    Leveraging TCGA gene expression data to build predictive models for cancer drug response.
    Clayton, Evan A. ; Pujol, Toyya A. ; et al.
    In: BMC Bioinformatics, Jg. 21 (2020-09-30), S. N.PAG
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