Počet záznamů: 1  

Systematic Error Removal Using Random Forest for Normalizing Large-Scale Untargeted Lipidomics Data

  1. 1.
    SYSNO0504336
    NázevSystematic Error Removal Using Random Forest for Normalizing Large-Scale Untargeted Lipidomics Data
    Tvůrce(i) Fan, S. (US)
    Kind, T. (US)
    Čajka, Tomáš (FGU-C) RID, ORCID, SAI
    Hazen, S.L. (US)
    Tang, W.H.W. (US)
    Kaddurah-Daouk, R. (US)
    Irvin, M. R. (US)
    Arnett, D. K. (US)
    Barupal, D. K. (US)
    Fiehn, O. (US)
    Zdroj.dok. Analytical Chemistry. Roč. 91, č. 5 (2019), s. 3590-3596. - : American Chemical Society
    Druh dok.Článek v odborném periodiku
    Institucionální podporaFGU-C - RVO:67985823
    Jazyk dok.eng
    Země vyd.US
    Klíč.slova lipidomics * quality control * data normalization * cohort * lipids
    URLhttps://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.analchem.8b05592
    Trvalý linkhttp://hdl.handle.net/11104/0295994
     
Počet záznamů: 1  

  Tyto stránky využívají soubory cookies, které usnadňují jejich prohlížení. Další informace o tom jak používáme cookies.