• Medientyp: E-Artikel
  • Titel: Prosit: proteome-wide prediction of peptide tandem mass spectra by deep learning
  • Beteiligte: Gessulat, Siegfried; Schmidt, Tobias; Zolg, Daniel Paul; Samaras, Patroklos; Schnatbaum, Karsten; Zerweck, Johannes; Knaute, Tobias; Rechenberger, Julia; Delanghe, Bernard; Huhmer, Andreas; Reimer, Ulf; Ehrlich, Hans-Christian; Aiche, Stephan; Kuster, Bernhard; Wilhelm, Mathias
  • Erschienen: Springer Science and Business Media LLC, 2019
  • Erschienen in: Nature Methods
  • Sprache: Englisch
  • DOI: 10.1038/s41592-019-0426-7
  • ISSN: 1548-7091; 1548-7105
  • Schlagwörter: Cell Biology ; Molecular Biology ; Biochemistry ; Biotechnology
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