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Predicting the Ecological Quality Status of Marine Environments from eDNA Metabarcoding Data Using Supervised Machine Learning.
Cordier, Tristan; Esling, Philippe; Lejzerowicz, Franck; Visco, Joana; Ouadahi, Amine; Martins, Catarina; Cedhagen, Tomas; Pawlowski, Jan.
Afiliação
  • Cordier T; Department of Genetics and Evolution, University of Geneva , Boulevard d'Yvoy 4, CH 1205 Geneva, Switzerland.
  • Esling P; IRCAM, UMR 9912, Université Pierre et Marie Curie , 4 place Jussieu, 75005 Paris, France.
  • Lejzerowicz F; Department of Genetics and Evolution, University of Geneva , Boulevard d'Yvoy 4, CH 1205 Geneva, Switzerland.
  • Visco J; ID-Gene ecodiagnostics, Ltd. , chemin des Aulx 14, 1228 Plan-les-Ouates, Switzerland.
  • Ouadahi A; Department of Genetics and Evolution, University of Geneva , Boulevard d'Yvoy 4, CH 1205 Geneva, Switzerland.
  • Martins C; Marine Harvest ASA , Sandviksboder 77AB, Bergen, 5035 Bergen, Norway.
  • Cedhagen T; Department of Bioscience, Section of Aquatic Biology, University of Aarhus , Building 1135, Ole Worms allé 1, DK-8000 Aarhus, Denmark.
  • Pawlowski J; Department of Genetics and Evolution, University of Geneva , Boulevard d'Yvoy 4, CH 1205 Geneva, Switzerland.
Environ Sci Technol ; 51(16): 9118-9126, 2017 Aug 15.
Article em En | MEDLINE | ID: mdl-28665601
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Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Foraminíferos / Código de Barras de DNA Taxonômico / Aprendizado de Máquina Supervisionado Tipo de estudo: Prognostic_studies / Risk_factors_studies Idioma: En Revista: Environ Sci Technol Ano de publicação: 2017 Tipo de documento: Article País de afiliação: Suíça
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