Enhancing the application of machine learning models to microbiome data with 
endoR

Ruaud, A; Pfister, N; Ley, RE; Youngblut, ND

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Enhancing the application of machine learning models to microbiome data with endoR

Ruaud, A., Pfister, N., Ley, R., & Youngblut, N. (2023). Enhancing the application of machine learning models to microbiome data with endoR. Poster presented at Cell Symposia: Infection Biology in the Age of the Microbiome, Paris, France.

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Basisdaten

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Datensatz-Permalink: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-000D-4BAA-0 Versions-Permalink: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-000D-4BAB-F

Genre: Poster

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Externe Referenzen

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https://www.cell-symposia.com/infectionbiology-2023/conference-program.asp (Inhaltsverzeichnis) Open Access Status unbekannt

Beschreibung:
-

OA-Status:
Keine Angabe

Urheber

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Urheber:
Ruaud, A¹, Autor
Pfister, N, Autor
Ley, RE¹, Autor
Youngblut, ND¹, Autor

Affiliations:
1Department Microbiome Science, Max Planck Institute for Biology Tübingen, Max Planck Society, ou_3371684

Inhalt

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Details

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Sprache(n):

Datum: Online veröffentlicht: 2023-06

Publikationsstatus: Online veröffentlicht

Seiten: -

Ort, Verlag, Ausgabe: -

Inhaltsverzeichnis: -

Art der Begutachtung: -

Identifikatoren: -

Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Titel: Cell Symposia: Infection Biology in the Age of the Microbiome

Veranstaltungsort: Paris, France

Start-/Enddatum: 2023-06-07 - 2023-06-09

Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: Cell Symposia: Infection Biology in the Age of the Microbiome

Genre der Quelle: Konferenzband

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Ort, Verlag, Ausgabe: -

Seiten: - Band / Heft: - Artikelnummer: P1.36 Start- / Endseite: - Identifikator: -