بدائل البحث:
model optimization » codon optimization (توسيع البحث), global optimization (توسيع البحث), based optimization (توسيع البحث)
cell optimization » field optimization (توسيع البحث), wolf optimization (توسيع البحث), lead optimization (توسيع البحث)
binary basic » binary mask (توسيع البحث)
basic model » based model (توسيع البحث), base model (توسيع البحث)
lines based » lens based (توسيع البحث), genes based (توسيع البحث), lines used (توسيع البحث)
يعرض 101 - 120 نتائج من 239 نتيجة بحث عن '(( binary basic model optimization algorithm ) OR ( lines based cell optimization algorithm ))*', وقت الاستعلام: 0.60s تنقيح النتائج
  1. 101
    Table_8_Discriminating Origin Tissues of Tumor Cell Lines by Methylation Signatures and Dys-Methylated Rules.XLSX

    Table_8_Discriminating Origin Tissues of Tumor Cell Lines by Methylation Signatures and Dys-Methylated Rules.XLSX حسب Shiqi Zhang (709298)

    منشور في 2020
    أضف إلى المفضلة
    محفوظ في:
  2. 102
    Table_4_Discriminating Origin Tissues of Tumor Cell Lines by Methylation Signatures and Dys-Methylated Rules.XLSX

    Table_4_Discriminating Origin Tissues of Tumor Cell Lines by Methylation Signatures and Dys-Methylated Rules.XLSX حسب Shiqi Zhang (709298)

    منشور في 2020
    أضف إلى المفضلة
    محفوظ في:
  3. 103
    Table_2_Discriminating Origin Tissues of Tumor Cell Lines by Methylation Signatures and Dys-Methylated Rules.XLSX

    Table_2_Discriminating Origin Tissues of Tumor Cell Lines by Methylation Signatures and Dys-Methylated Rules.XLSX حسب Shiqi Zhang (709298)

    منشور في 2020
    أضف إلى المفضلة
    محفوظ في:
  4. 104
    Table_3_Discriminating Origin Tissues of Tumor Cell Lines by Methylation Signatures and Dys-Methylated Rules.XLSX

    Table_3_Discriminating Origin Tissues of Tumor Cell Lines by Methylation Signatures and Dys-Methylated Rules.XLSX حسب Shiqi Zhang (709298)

    منشور في 2020
    أضف إلى المفضلة
    محفوظ في:
  5. 105
    Table_5_Discriminating Origin Tissues of Tumor Cell Lines by Methylation Signatures and Dys-Methylated Rules.XLSX

    Table_5_Discriminating Origin Tissues of Tumor Cell Lines by Methylation Signatures and Dys-Methylated Rules.XLSX حسب Shiqi Zhang (709298)

    منشور في 2020
    أضف إلى المفضلة
    محفوظ في:
  6. 106
    Table_10_Discriminating Origin Tissues of Tumor Cell Lines by Methylation Signatures and Dys-Methylated Rules.XLSX

    Table_10_Discriminating Origin Tissues of Tumor Cell Lines by Methylation Signatures and Dys-Methylated Rules.XLSX حسب Shiqi Zhang (709298)

    منشور في 2020
    أضف إلى المفضلة
    محفوظ في:
  7. 107
    Table_7_Discriminating Origin Tissues of Tumor Cell Lines by Methylation Signatures and Dys-Methylated Rules.XLSX

    Table_7_Discriminating Origin Tissues of Tumor Cell Lines by Methylation Signatures and Dys-Methylated Rules.XLSX حسب Shiqi Zhang (709298)

    منشور في 2020
    أضف إلى المفضلة
    محفوظ في:
  8. 108
    Table_9_Discriminating Origin Tissues of Tumor Cell Lines by Methylation Signatures and Dys-Methylated Rules.XLSX

    Table_9_Discriminating Origin Tissues of Tumor Cell Lines by Methylation Signatures and Dys-Methylated Rules.XLSX حسب Shiqi Zhang (709298)

    منشور في 2020
    أضف إلى المفضلة
    محفوظ في:
  9. 109
    Table_1_Discriminating Origin Tissues of Tumor Cell Lines by Methylation Signatures and Dys-Methylated Rules.XLSX

    Table_1_Discriminating Origin Tissues of Tumor Cell Lines by Methylation Signatures and Dys-Methylated Rules.XLSX حسب Shiqi Zhang (709298)

    منشور في 2020
    أضف إلى المفضلة
    محفوظ في:
  10. 110
    Fig 19 -

    Fig 19 - حسب Tomasz Gutowski (17200042)

    منشور في 2023
    أضف إلى المفضلة
    محفوظ في:
  11. 111
    Fig 18 -

    Fig 18 - حسب Tomasz Gutowski (17200042)

    منشور في 2023
    أضف إلى المفضلة
    محفوظ في:
  12. 112
    Fig 16 -

    Fig 16 - حسب Tomasz Gutowski (17200042)

    منشور في 2023
    أضف إلى المفضلة
    محفوظ في:
  13. 113
    Fig 17 -

    Fig 17 - حسب Tomasz Gutowski (17200042)

    منشور في 2023
    أضف إلى المفضلة
    محفوظ في:
  14. 114
    Optimal stability ranking of candidate reference genes using geNorm, NormFinder, BestKeeper, and rank aggregation method.

    Optimal stability ranking of candidate reference genes using geNorm, NormFinder, BestKeeper, and rank aggregation method. حسب Marina Linardić (10720448)

    منشور في 2021
    أضف إلى المفضلة
    محفوظ في:
  15. 115
    MOA classification performance and model benchmarking.

    MOA classification performance and model benchmarking. حسب Josh L. Espinoza (10492448)

    منشور في 2021
    أضف إلى المفضلة
    محفوظ في:
  16. 116
    Distribution of Bound Conformations in Conformational Ensembles for X‑ray Ligands Predicted by the ANI-2X Machine Learning Potential

    Distribution of Bound Conformations in Conformational Ensembles for X‑ray Ligands Predicted by the ANI-2X Machine Learning Potential حسب Fengyang Han (14613218)

    منشور في 2023
    أضف إلى المفضلة
    محفوظ في:
  17. 117
    Distribution of Bound Conformations in Conformational Ensembles for X‑ray Ligands Predicted by the ANI-2X Machine Learning Potential

    Distribution of Bound Conformations in Conformational Ensembles for X‑ray Ligands Predicted by the ANI-2X Machine Learning Potential حسب Fengyang Han (14613218)

    منشور في 2023
    أضف إلى المفضلة
    محفوظ في:
  18. 118
    Comprehensive analysis of CSR transcription in breast cancer and normal tissues.

    Comprehensive analysis of CSR transcription in breast cancer and normal tissues. حسب Musalula Sinkala (6873695)

    منشور في 2024
    أضف إلى المفضلة
    محفوظ في:
  19. 119
    This Figure shows the flow of information between components when running a simulation.

    This Figure shows the flow of information between components when running a simulation. حسب Till Köster (11287803)

    منشور في 2024
    أضف إلى المفضلة
    محفوظ في:
  20. 120
    ECE6327_SmartGrid

    ECE6327_SmartGrid حسب Xingpeng Li (11825663)

    منشور في 2022
    أضف إلى المفضلة
    محفوظ في:

أدوات البحث: