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Trabalho de Conclusão de Curso (MBA)
Predição da Função de Proteínas com Aprendizado de Máquina: Uma Análise da Competição CAFA 5 (2024)
Pereira, Natália Backhaus; Rios, Tatiane Nogueira (Orientador)
Unidade: ICMC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, REDES NEURAIS, BIOINFORMÁTICA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
PEREIRA, Natália Backhaus. Predição da Função de Proteínas com Aprendizado de Máquina: Uma Análise da Competição CAFA 5. 2024. Trabalho de Conclusão de Curso (MBA) – Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2024. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/6c0a9d8e-607d-4770-abc3-62b4f4dcc384/Natalia_Backhaus_Pereira.pdf. Acesso em: 19 maio 2025.
APA
Pereira, N. B. (2024). Predição da Função de Proteínas com Aprendizado de Máquina: Uma Análise da Competição CAFA 5 (Trabalho de Conclusão de Curso (MBA). Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/6c0a9d8e-607d-4770-abc3-62b4f4dcc384/Natalia_Backhaus_Pereira.pdf
NLM
Pereira NB. Predição da Função de Proteínas com Aprendizado de Máquina: Uma Análise da Competição CAFA 5 [Internet]. 2024 ;[citado 2025 maio 19 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/6c0a9d8e-607d-4770-abc3-62b4f4dcc384/Natalia_Backhaus_Pereira.pdf
Vancouver
Pereira NB. Predição da Função de Proteínas com Aprendizado de Máquina: Uma Análise da Competição CAFA 5 [Internet]. 2024 ;[citado 2025 maio 19 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/6c0a9d8e-607d-4770-abc3-62b4f4dcc384/Natalia_Backhaus_Pereira.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (MBA)
Modelagem QSAR (Relação Quantitativa Estrutura-Atividade), busca por similaridade e triagem virtual para a identificação de inibidores de Acetilcolinesterase (AChE) para a doença de Alzheimer (2023)
Pedrosa, Leandro; Rios, Tatiane Nogueira (Orientador)
Unidade: ICMC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, DOENÇA DE ALZHEIMER, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
PEDROSA, Leandro. Modelagem QSAR (Relação Quantitativa Estrutura-Atividade), busca por similaridade e triagem virtual para a identificação de inibidores de Acetilcolinesterase (AChE) para a doença de Alzheimer. 2023. Trabalho de Conclusão de Curso (MBA) – Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2023. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/a9d4d9ea-7691-4462-ac64-ce6bcbaf2d36/Leandro%20Pedrosa.pdf. Acesso em: 19 maio 2025.
APA
Pedrosa, L. (2023). Modelagem QSAR (Relação Quantitativa Estrutura-Atividade), busca por similaridade e triagem virtual para a identificação de inibidores de Acetilcolinesterase (AChE) para a doença de Alzheimer (Trabalho de Conclusão de Curso (MBA). Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/a9d4d9ea-7691-4462-ac64-ce6bcbaf2d36/Leandro%20Pedrosa.pdf
NLM
Pedrosa L. Modelagem QSAR (Relação Quantitativa Estrutura-Atividade), busca por similaridade e triagem virtual para a identificação de inibidores de Acetilcolinesterase (AChE) para a doença de Alzheimer [Internet]. 2023 ;[citado 2025 maio 19 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/a9d4d9ea-7691-4462-ac64-ce6bcbaf2d36/Leandro%20Pedrosa.pdf
Vancouver
Pedrosa L. Modelagem QSAR (Relação Quantitativa Estrutura-Atividade), busca por similaridade e triagem virtual para a identificação de inibidores de Acetilcolinesterase (AChE) para a doença de Alzheimer [Internet]. 2023 ;[citado 2025 maio 19 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/a9d4d9ea-7691-4462-ac64-ce6bcbaf2d36/Leandro%20Pedrosa.pdf

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