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A novel machine learning approach (svmSomatic) to distinguish somatic and germline mutations using next-generation sequencing data
Mao,Yu-Fang; Yuan,Xi-Guo; Cun,Yu-Peng
2021
发表期刊ZOOLOGICAL RESEARCH
ISSN2095-8137
卷号42期号:2页码:246-249
关键词COPY-NUMBER READ ALIGNMENT CANCER
DOI10.24272/j.issn.2095-8137.2021.014
WOS记录号WOS:000630398800016
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被引频次:14[WOS]   [WOS记录]     [WOS相关记录]
文献类型期刊论文
条目标识符http://ir.kib.ac.cn/handle/151853/73098
专题中国科学院昆明植物研究所
作者单位1.[Mao, Yu-Fang
2.Xidian Univ, Sch Comp Sci & Technol, Xian 710071, Shaanxi, Peoples R China
3.Chinese Acad Sci, Kunming Inst Bot, Germplasm Bank Wild Species, iFlora Bioinformat Ctr, Kunming 650201, Yunnan, Peoples R China
推荐引用方式
GB/T 7714
Mao,Yu-Fang,Yuan,Xi-Guo,Cun,Yu-Peng. A novel machine learning approach (svmSomatic) to distinguish somatic and germline mutations using next-generation sequencing data[J]. ZOOLOGICAL RESEARCH,2021,42(2):246-249.
APA Mao,Yu-Fang,Yuan,Xi-Guo,&Cun,Yu-Peng.(2021).A novel machine learning approach (svmSomatic) to distinguish somatic and germline mutations using next-generation sequencing data.ZOOLOGICAL RESEARCH,42(2),246-249.
MLA Mao,Yu-Fang,et al."A novel machine learning approach (svmSomatic) to distinguish somatic and germline mutations using next-generation sequencing data".ZOOLOGICAL RESEARCH 42.2(2021):246-249.
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