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Benchmarking microbiome transformations favors experimental quantitative approaches to address compositionality and sampling depth biases.
Lloréns-Rico, Verónica; Vieira-Silva, Sara; Gonçalves, Pedro J; Falony, Gwen; Raes, Jeroen.
Afiliação
  • Lloréns-Rico V; Laboratory of Molecular Bacteriology, Department of Microbiology and Immunology, Rega Institute, KU Leuven, Leuven, Belgium.
  • Vieira-Silva S; Center for Microbiology, VIB, Leuven, Belgium.
  • Gonçalves PJ; Laboratory of Molecular Bacteriology, Department of Microbiology and Immunology, Rega Institute, KU Leuven, Leuven, Belgium.
  • Falony G; Center for Microbiology, VIB, Leuven, Belgium.
  • Raes J; Max Planck Research Group Neural Systems Analysis, Center of Advanced European Studies and Research (caesar), Bonn, Germany.
Nat Commun ; 12(1): 3562, 2021 06 11.
Article em En | MEDLINE | ID: mdl-34117246
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Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Biologia Computacional / Benchmarking / Microbiota Tipo de estudo: Prognostic_studies Limite: Humans Idioma: En Revista: Nat Commun Ano de publicação: 2021 Tipo de documento: Article
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