Deep learning-driven fragment ion series classification enables highly precise and sensitive de novo peptide sequencing

Standort
Deutsche Nationalbibliothek Frankfurt am Main
Umfang
1 Online-Ressource.
Sprache
Englisch

Erschienen in
Deep learning-driven fragment ion series classification enables highly precise and sensitive de novo peptide sequencing ; volume:15 ; number:1 ; day:2 ; month:1 ; year:2024 ; pages:1-14 ; date:12.2024
Nature Communications ; 15, Heft 1 (2.1.2024), 1-14, 12.2024

Urheber
Klaproth-Andrade, Daniela
Hingerl, Johannes
Bruns, Yanik
Smith, Nicholas H.
Träuble, Jakob
Wilhelm, Mathias
Gagneur, Julien
Beteiligte Personen und Organisationen
SpringerLink (Online service)

DOI
10.1038/s41467-023-44323-7
URN
urn:nbn:de:101:1-2024031810415929446669
Rechteinformation
Open Access; Der Zugriff auf das Objekt ist unbeschränkt möglich.
Letzte Aktualisierung
14.08.2025, 08:54 UTC

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Beteiligte

  • Klaproth-Andrade, Daniela
  • Hingerl, Johannes
  • Bruns, Yanik
  • Smith, Nicholas H.
  • Träuble, Jakob
  • Wilhelm, Mathias
  • Gagneur, Julien
  • SpringerLink (Online service)

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