Rezultati

eNauka >  Rezultati >  Machine learning approaches in microbiome research: challenges and best practices
Naziv: Machine learning approaches in microbiome research: challenges and best practices
Autori: Papoutsoglou, Georgios; Tarazona, Sonia; Lopes, Marta B.; Klammsteiner, Thomas; Ibrahimi, Eliana; Eckenberger, Julia; Novielli, Pierfrancesco; Tonda, Alberto; Simeon, Andrea  ; Shigdel, Rajesh;
Béreux, Stéphane; Vitali, Giacomo; Tangaro, Sabina; Lahti, Leo; Temko, Andriy; Claesson, Marcus J.; Berland, Magali;
Godina: 2023
Publikacija: Frontiers in Microbiology
ISSN: 1664-302X Frontiers in Microbiology Pretraži identifikator
Izdavač: Frontiers Media S.A.
Tip rezultata: Naučni članak
Kolacija: vol. 14 str. 1-21
DOI: 10.3389/fmicb.2023.1261889
WoS-ID: 001079855100001
Scopus-ID: 2-s2.0-85173758787
PMID: 37808286
PMCID: PMC10556866
URI: https://enauka.gov.rs/handle/123456789/926000
Izvor metapodataka: (Preuzeto iz CrossRef-a) Simeon, Andrea
M-kategorija: 
21M21 - Vodeći međunarodni časopis kategorije M21

91
SCOPUSTM
49
PubMed CentralTM
4
OpenCitations
79
WEB OF SCIENCETM
Alt metrika
Dimensions
Unpaywall

Rezultati na eNauka su zaštićeni autorskim pravima i sva prava su zadržana, osim ako nije drugačije naznačeno.