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  ResMiCo: Increasing the quality of metagenome-assembled genomes with deep learning

Mineeva, O., Danciu, D., Schölkopf, B., Ley, R. E., Rätsch, G., & Youngblut, N. D. (2023). ResMiCo: Increasing the quality of metagenome-assembled genomes with deep learning. PLoS Computational Biology, 19(5): e1011001. doi:10.1371/journal.pcbi.1011001.

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Basisdaten

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Datensatz-Permalink: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-000F-D8D3-F Versions-Permalink: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-000F-D8D4-E
Genre: Zeitschriftenartikel

Externe Referenzen

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externe Referenz:
https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1011001 (Verlagsversion)
Beschreibung:
-
OA-Status:
Gold
externe Referenz:
https://doi.org/10.1101/2022.06.23.497335 (Preprint)
Beschreibung:
-
OA-Status:
Grün

Urheber

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 Urheber:
Mineeva, Olga1, 2, Autor           
Danciu, Daniel2, Autor
Schölkopf, Bernhard1, 2, Autor                 
Ley, Ruth E.2, Autor
Rätsch, Gunnar2, Autor
Youngblut, Nicholas D2, Autor
Affiliations:
1Dept. Empirical Inference, Max Planck Institute for Intelligent Systems, Max Planck Society, ou_1497647              
2External Organizations, ou_persistent22              

Inhalt

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Schlagwörter: Abt. Schölkopf
 Zusammenfassung: -

Details

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Sprache(n): eng - English
 Datum: 2023-05-01
 Publikationsstatus: Online veröffentlicht
 Seiten: 20
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: Expertenbegutachtung
 Identifikatoren: BibTex Citekey: Meneevaetal23
DOI: 10.1371/journal.pcbi.1011001
DOI: 10.1101/2022.06.23.497335
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: PLoS Computational Biology
Genre der Quelle: Zeitschrift
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: San Francisco, CA : Public Library of Science
Seiten: - Band / Heft: 19 (5) Artikelnummer: e1011001 Start- / Endseite: - Identifikator: ISSN: 1553-734X
CoNE: https://pure.mpg.de/cone/journals/resource/1000000000017180_1