Title :

A machine learning based framework to identify and classify long terminal repeat retrotransposons

Author(s) :

Schietgat, Leander [Auteur]
Catholic University of Leuven - Katholieke Universiteit Leuven [KU Leuven]
Vens, Celine [Auteur]
Catholic University of Leuven - Katholieke Universiteit Leuven [KU Leuven]
Ramon, Jan [Auteur]
Machine Learning in Information Networks [MAGNET]
Cerri, Ricardo [Auteur]
Federal University of São Carlos [UFSCar]
Fischer, Carlos [Auteur]

Costa, Eduardo [Auteur]
Catholic University of Leuven - Katholieke Universiteit Leuven [KU Leuven]
Universidade de São Paulo [USP]
Carareto, Claudia [Auteur]

Blockeel, Hendrik [Auteur]
Declarative Languages and Artificial Intelligence [DTAI]

Journal title :

PLoS Computational Biology

Pages :

1-21

Publisher :

Public Library of Science

Publication date :

2018-04-23

ISSN :

1553-734X

HAL domain(s) :

Informatique [cs]/Intelligence artificielle [cs.AI]
Informatique [cs]/Bio-informatique [q-bio.QM]
Mathématiques [math]/Statistiques [math.ST]
Physique [physics]/Physique [physics]/Analyse de données, Statistiques et Probabilités [physics.data-an]
Statistiques [stat]/Machine Learning [stat.ML]

Language :

Anglais

Peer reviewed article :

Oui

Audience :

Internationale

Popular science :

Non

Collections :

• Centre de Recherche en Informatique, Signal et Automatique de Lille (CRIStAL) - UMR 9189

Source :

Harvested from HAL

Submission date :

2020-05-28T11:51:10Z