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的编辑BMC生物信息学而且医学信息学与决策欢迎就我们的生物信息学和医学信息学中的大数据和机器学习跨期刊合集,由Frank Eisenhanber、索马里Chaterji、Khanh N.Q Le和Placide Poba-Nzaou客座编辑。

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BMC生物信息学是一份开放获取的同行评议期刊,考虑描述新的计算算法和软件、模型和工具的文章,包括统计方法、机器学习和人工智能,以及系统生物学。

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通过考虑蛋白质的组成结构域来改进功能预测

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高分辨率成像和基因组技术正在改变我们看待环境、细胞、染色体和分子的方式。在这里,我们分享来自BMC系列期刊的最新亮点。

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