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Unsupervised Machine Learning for Adaptive Immune Receptors with immuneML: use case 2

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5Institutions déclarées
3Pays d’affiliation déclarés

Rattachement africain : no, us, at. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.

Le résumé fourni par la source

This upload contains all the results from use case 2 on simulated data of the manuscript Unsupervised Machine Learning for Adaptive Immune Receptors with immuneML. Specifically, it includes all the analysis specification files for immuneML and the immuneML output. The analyses were performed on 4 simulated datasets. For full information on how to reproduce these results, see the GitHub repository: https://github.com/immuneML/immuneML-unsupervisedML-usecases. immuneML GitHub repository: https://github.com/uio-bmi/immuneML The analyses are compatible with the latest immuneML version at the time of submission (3.0.21).

Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.

Le contrôle bibliographique ouvert

La source scientifique ouverte est momentanément indisponible.

Les institutions déclarées

Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.

BNTIC News n’est pas le producteur de ces données. Les publications sont interrogées à la demande dans Crossref, OpenAIRE, DOAJ, Europe PMC, HAL, DataCite, AfricArXiv, ROR et la Banque mondiale, sans clé d’accès. OpenAlex reste optionnel. Aucun service payant n’est nécessaire et aucune donnée externe n’est enregistrée en base. Consulter les sources et leurs limites.