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Nicolas Scalzitti
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A benchmark study of ab initio gene prediction methods in diverse eukaryotic organisms
N Scalzitti, A Jeannin-Girardon, P Collet, O Poch, JD Thompson
BMC genomics 21, 1-20, 2020
722020
Spliceator: multi-species splice site prediction using convolutional neural networks
N Scalzitti, A Kress, R Orhand, T Weber, L Moulinier, A Jeannin-Girardon, ...
BMC bioinformatics 22, 1-26, 2021
362021
Understanding the causes of errors in eukaryotic protein-coding gene prediction: a case study of primate proteomes
C Meyer, N Scalzitti, A Jeannin-Girardon, P Collet, O Poch, JD Thompson
BMC bioinformatics 21, 1-16, 2020
282020
CeGAL: redefining a widespread fungal-specific transcription factor family using an in silico error-tracking approach
C Mayer, A Vogt, T Uslu, N Scalzitti, K Chennen, O Poch, JD Thompson
Journal of Fungi 9 (4), 424, 2023
22023
Computational peptide discovery with a genetic programming approach
N Scalzitti, I Miralavy, DE Korenchan, CT Farrar, AA Gilad, W Banzhaf
Journal of Computer-Aided Molecular Design 38 (1), 17, 2024
12024
CeGAL: revisiting a widespread fungal-specific TF family using an in silico error-aware approach to identify missing zinc cluster domains
C Mayer, A Vogt, T Uslu, N Scalzitti, O Poch, JD Thompson
bioRxiv, 2022.06. 15.496365, 2022
2022
Nouvelle stratégie d'annotation des génomes par l'utilisation d'algorithmes d'intelligence artificielle
N Scalzitti
Université de Strasbourg, 2021
2021
Computational peptide discovery with a genetic programming approach
N Scalzitti, I Miralavy, DE Korenchan, CT Farrar, AA Gilad, W Banzhaf
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