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Machine Learning Based Classification of Microsatellite Variation: An Effective Approach for Phylogeographic Characterization of Olive Populations.
Torkzaban, Bahareh; Kayvanjoo, Amir Hossein; Ardalan, Arman; Mousavi, Soraya; Mariotti, Roberto; Baldoni, Luciana; Ebrahimie, Esmaeil; Ebrahimi, Mansour; Hosseini-Mazinani, Mehdi.
Afiliação
  • Torkzaban B; National Institute of Genetic Engineering & Biotechnology, Tehran, Iran.
  • Kayvanjoo AH; Department of Biology, School of Basic Science, University of Qom, Qom, Iran.
  • Ardalan A; National Institute of Genetic Engineering & Biotechnology, Tehran, Iran.
  • Mousavi S; Department of Gene Technology, KTH, Royal Institute of Technology, Science for Life Laboratory, Solna, Sweden.
  • Mariotti R; National Institute of Genetic Engineering & Biotechnology, Tehran, Iran.
  • Baldoni L; CNR, Institute of Biosciences & Bioresources, Perugia, Italy.
  • Ebrahimie E; CNR, Institute of Biosciences & Bioresources, Perugia, Italy.
  • Ebrahimi M; Institute of Biotechnology, College of Agriculture, Shiraz University, Shiraz, Iran.
  • Hosseini-Mazinani M; Department of Genetics and Evolution, School of Biological Sciences, University of Adelaide, Adelaide, Australia.
PLoS One ; 10(11): e0143465, 2015.
Article em En | MEDLINE | ID: mdl-26599001
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Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Repetições de Microssatélites / Biologia Computacional / Olea / Aprendizado de Máquina Tipo de estudo: Prognostic_studies País/Região como assunto: Asia Idioma: En Revista: PLoS One Assunto da revista: CIENCIA / MEDICINA Ano de publicação: 2015 Tipo de documento: Article País de afiliação: Irã
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