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Exploiting Genomic Features to Improve the Prediction of Transcription Factor-Binding Sites in Plants.
Rivière, Quentin; Corso, Massimiliano; Ciortan, Madalina; Noël, Grégoire; Verbruggen, Nathalie; Defrance, Matthieu.
Afiliação
  • Rivière Q; Brussels Bioengineering School, Laboratory of Plant Physiology and molecular Genetics, Université Libre de Bruxelles, Brussels 1050, Belgium.
  • Corso M; Brussels Bioengineering School, Laboratory of Plant Physiology and molecular Genetics, Université Libre de Bruxelles, Brussels 1050, Belgium.
  • Ciortan M; INRAE, AgroParisTech, Institut Jean-Pierre Bourgin (IJPB), Université Paris-Saclay, Versailles 78000, France.
  • Noël G; Interuniversity Institute of Bioinformatics in Brussels, Machine Learning Group, Université Libre de Bruxelles, Brussels 1050, Belgium.
  • Verbruggen N; Functional and Evolutionary Entomology, Gembloux Agro-Bio Tech, University of Liège, Passage des Déportés 2, Gembloux 5030, Belgium.
  • Defrance M; Brussels Bioengineering School, Laboratory of Plant Physiology and molecular Genetics, Université Libre de Bruxelles, Brussels 1050, Belgium.
Plant Cell Physiol ; 63(10): 1457-1473, 2022 Oct 31.
Article em En | MEDLINE | ID: mdl-35799371
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Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Fatores de Transcrição / Arabidopsis Tipo de estudo: Prognostic_studies / Risk_factors_studies Idioma: En Revista: Plant Cell Physiol Assunto da revista: BOTANICA Ano de publicação: 2022 Tipo de documento: Article País de afiliação: Bélgica
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