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GTDB-Tk: a toolkit to classify genomes with the Genome Taxonomy Database
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GTDB-Tk: a toolkit to classify genomes with the Genome Taxonomy Database

Chaumeil, Pierre-Alain ; Mussig, Aaron J ; Hugenholtz, Philip ; Parks, Donovan H Hancock, John

Bioinformatics, 2019-11, Vol.36 (6), p.1925-1927 [Periódico revisado por pares]

England: Oxford University Press

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2
GTDB-Tk v2: memory friendly classification with the genome taxonomy database
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GTDB-Tk v2: memory friendly classification with the genome taxonomy database

Chaumeil, Pierre-Alain ; Mussig, Aaron J ; Hugenholtz, Philip ; Parks, Donovan H Borgwardt, Karsten

Bioinformatics (Oxford, England), 2022-11, Vol.38 (23), p.5315-5316 [Periódico revisado por pares]

England: Oxford University Press

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3
GraphDTA: predicting drug–target binding affinity with graph neural networks
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GraphDTA: predicting drug–target binding affinity with graph neural networks

Nguyen, Thin ; Le, Hang ; Quinn, Thomas P ; Nguyen, Tri ; Le, Thuc Duy ; Venkatesh, Svetha Pier Luigi, Martelli

Bioinformatics, 2021-05, Vol.37 (8), p.1140-1147 [Periódico revisado por pares]

Oxford University Press

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4
BioBERT: a pre-trained biomedical language representation model for biomedical text mining
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BioBERT: a pre-trained biomedical language representation model for biomedical text mining

Lee, Jinhyuk ; Yoon, Wonjin ; Kim, Sungdong ; Kim, Donghyeon ; Kim, Sunkyu ; So, Chan Ho ; Kang, Jaewoo Wren, Jonathan

Bioinformatics, 2020-02, Vol.36 (4), p.1234-1240 [Periódico revisado por pares]

England: Oxford University Press

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5
Graph embedding on biomedical networks: methods, applications and evaluations
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Graph embedding on biomedical networks: methods, applications and evaluations

Yue, Xiang ; Wang, Zhen ; Huang, Jingong ; Parthasarathy, Srinivasan ; Moosavinasab, Soheil ; Huang, Yungui ; Lin, Simon M ; Zhang, Wen ; Zhang, Ping ; Sun, Huan Cowen, Lenore

Bioinformatics, 2020-02, Vol.36 (4), p.1241-1251 [Periódico revisado por pares]

England: Oxford University Press

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6
RAxML-NG: a fast, scalable and user-friendly tool for maximum likelihood phylogenetic inference
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RAxML-NG: a fast, scalable and user-friendly tool for maximum likelihood phylogenetic inference

Kozlov, Alexey M ; Darriba, Diego ; Flouri, Tomáš ; Morel, Benoit ; Stamatakis, Alexandros Wren, Jonathan

Bioinformatics, 2019-11, Vol.35 (21), p.4453-4455 [Periódico revisado por pares]

England: Oxford University Press

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7
Scaling tree-based automated machine learning to biomedical big data with a feature set selector
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Scaling tree-based automated machine learning to biomedical big data with a feature set selector

Le, Trang T ; Fu, Weixuan ; Moore, Jason H Kelso, Janet

Bioinformatics, 2020-01, Vol.36 (1), p.250-256 [Periódico revisado por pares]

England: Oxford University Press

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8
fastp: an ultra-fast all-in-one FASTQ preprocessor
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fastp: an ultra-fast all-in-one FASTQ preprocessor

Chen, Shifu ; Zhou, Yanqing ; Chen, Yaru ; Gu, Jia

Bioinformatics, 2018-09, Vol.34 (17), p.i884-i890 [Periódico revisado por pares]

England: Oxford University Press

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9
Minimap2: pairwise alignment for nucleotide sequences
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Minimap2: pairwise alignment for nucleotide sequences

Li, Heng Birol, Inanc

Bioinformatics, 2018-09, Vol.34 (18), p.3094-3100 [Periódico revisado por pares]

England: Oxford University Press

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10
ape 5.0: an environment for modern phylogenetics and evolutionary analyses in R
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ape 5.0: an environment for modern phylogenetics and evolutionary analyses in R

Paradis, Emmanuel ; Schliep, Klaus Schwartz, Russell

Bioinformatics, 2019-02, Vol.35 (3), p.526-528 [Periódico revisado por pares]

England: Oxford University Press

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