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Genomic object detection: An improved approach for transposable elements detection and classification using convolutional neural networks.
Orozco-Arias, Simon; Lopez-Murillo, Luis Humberto; Piña, Johan S; Valencia-Castrillon, Estiven; Tabares-Soto, Reinel; Castillo-Ossa, Luis; Isaza, Gustavo; Guyot, Romain.
Afiliação
  • Orozco-Arias S; Department of Computer Science, Universidad Autónoma de Manizales, Manizales, Colombia.
  • Lopez-Murillo LH; Center for Technology Development Bioprocess and Agroindustry Plant, Department of Systems and Informatics, Universidad de Caldas, Manizales, Colombia.
  • Piña JS; Department of Computer Science, Universidad Autónoma de Manizales, Manizales, Colombia.
  • Valencia-Castrillon E; Department of Computer Science, Universidad Autónoma de Manizales, Manizales, Colombia.
  • Tabares-Soto R; Department of Computer Science, Universidad Autónoma de Manizales, Manizales, Colombia.
  • Castillo-Ossa L; Center for Technology Development Bioprocess and Agroindustry Plant, Department of Systems and Informatics, Universidad de Caldas, Manizales, Colombia.
  • Isaza G; Department of Electronics and Automation, Universidad Autónoma de Manizales, Manizales, Colombia.
  • Guyot R; Center for Technology Development Bioprocess and Agroindustry Plant, Department of Systems and Informatics, Universidad de Caldas, Manizales, Colombia.
PLoS One ; 18(9): e0291925, 2023.
Article em En | MEDLINE | ID: mdl-37733731
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Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Elementos de DNA Transponíveis / Genômica Tipo de estudo: Diagnostic_studies / Prognostic_studies Idioma: En Revista: PLoS One Assunto da revista: CIENCIA / MEDICINA Ano de publicação: 2023 Tipo de documento: Article País de afiliação: Colômbia País de publicação: Estados Unidos
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