DOME: recommendations for supervised machine learning validation in biology.

Walsh, Ian; Fishman, Dmytro; Garcia-Gasulla, Dario; Titma, Tiina; Pollastri, Gianluca; Harrow, Jennifer; Psomopoulos, Fotis E; Tosatto, Silvio C E

Walsh, Ian; Fishman, Dmytro; Garcia-Gasulla, Dario; Titma, Tiina; Pollastri, Gianluca; Harrow, Jennifer; Psomopoulos, Fotis E; Tosatto, Silvio C E.

Afiliação

Walsh I; Bioprocessing Technology Institute, Agency for Science, Technology and Research, Singapore, Singapore.
Fishman D; Institute of Computer Science, University of Tartu, Tartu, Estonia.
Garcia-Gasulla D; Barcelona Supercomputing Center (BSC), Barcelona, Spain.
Titma T; School of Information Technologies, Tallinn University of Technology, Tallinn, Estonia.
Pollastri G; School of Computer Science, University College Dublin, Dublin, Ireland.
Harrow J; ELIXIR Hub, Wellcome Genome Campus, Hinxton, UK. jen.harrow@elixir-europe.org.
Psomopoulos FE; Institute of Applied Biosciences, Centre for Research and Technology Hellas, Thessaloniki, Greece. fpsom@certh.gr.
Tosatto SCE; Department of Biomedical Sciences, University of Padua, Padua, Italy. silvio.tosatto@unipd.it.

Nat Methods ; 18(10): 1122-1127, 2021 10.

Article em En | MEDLINE | ID: mdl-34316068

Assuntos

Biologia Computacional/métodos; Biologia Computacional/normas; Guias como Assunto; Projetos de Pesquisa; Aprendizado de Máquina Supervisionado; Algoritmos; Humanos; Modelos Biológicos

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Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Projetos de Pesquisa / Guias como Assunto / Biologia Computacional / Aprendizado de Máquina Supervisionado Tipo de estudo: Guideline / Prognostic_studies Limite: Humans Idioma: En Revista: Nat Methods Assunto da revista: TECNICAS E PROCEDIMENTOS DE LABORATORIO Ano de publicação: 2021 Tipo de documento: Article País de afiliação: Singapura

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