机译:使用不完整的OMICS数据有效的遗传值预测
Univ Hohenheim Inst Plant Breeding Seed Sci &
Populat Genet D-70599 Stuttgart Germany;
Univ Kiel Inst Anim Breeding &
Husb D-24098 Kiel Germany;
Univ Kiel Inst Anim Breeding &
Husb D-24098 Kiel Germany;
Iowa State Univ Dept Anim Sci Ames IA 50011 USA;
Univ Hohenheim Inst Plant Breeding Seed Sci &
Populat Genet D-70599 Stuttgart Germany;
机译:使用不完整的OMICS数据有效的遗传值预测
机译:通过分层和随机实验设计了解常规遗传数据中复杂疾病的神经网络预测力的来源
机译:基于高斯加权预测误差扩展和遗传算法的彩色图像有效可逆数据隐藏方法
机译:神经网络的融合和遗传算法在数据中心中有效工作负载预测
机译:多组学数据的综合分析可改善遗传风险预测和转录组范围的关联分析
机译:具有不完整数据的风险预测模型可用于预测雌激素受体阳性乳腺癌:护士健康研究的前瞻性数据
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