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1篇

出版年度

2021

1篇

作者

	Anthony Gitter	1篇
	Pete Heinzelman	1篇
	Philip A. Romero	1篇
	Sam Gelman	1篇
	Sarah A. Fahlberg	1篇

文章类型

Research Article

1篇

来源期刊

Proceedings of the National Academy of Sciences

1篇

学科主题

自然科学总论

1篇

语种

英文

1篇

国别/地区

美国

1篇

检索条件:"( ( 高级检索(( ((AU:(("Sarah A. Fahlberg")))) )) ) )"

共 1 条记录

排序：全选导出：

1.Neural networks to learn protein sequence–function relationships from deep mutational scanning data

作　　者：Sam Gelman ;Sarah A. Fahlberg ;Pete Heinzelman 等

出　　处：Proceedings of the National Academy of Sciences. 2021 ;118(48).doi:10.1073/pnas.2104878118

出版社：The National Academy of Sciences of the United States of America

文章 ID：1036377519

文章详细

1

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E-mail：cassoa@cass.org.cn

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