XGBoost as a reliable machine learning tool for predicting ancestry using autosomal STR profiles - Proof of method
8Citations signalées, ce qui n’est pas une note de qualité
2Institutions déclarées
1Pays d’affiliation déclarés
Rattachement africain : rs. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Résumé indisponible. Les résultats de l’étude ne doivent pas être déduits de son seul titre.
Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- XGBoost as a reliable machine learning tool for predicting ancestry using autosomal STR profiles - Proof of method
- Date Crossref
- 01/03/2025
- Éditeur
- Elsevier BV
- Type
- journal-article
Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.
Où se fait cette recherche
-
University of Belgrade pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
-
University of Nis pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
-
Institute for Legal Medicine Niš pays non établi dans la noticeStructure de recherche
-
Faculty of Biology pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
-
Faculty of Philosophy pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
University of Belgrade, University of Nis et Institute for Legal Medicine Niš, avec 2 autres affiliations.
Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.
Les sujets associés
Forensic and Genetic ResearchMolecular Biology Techniques and ApplicationsGenetic and phenotypic traits in livestock