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首页> International journal of biological macromolecules> Machine learning modeling and additive explanation techniques for glutathione production from multiple experimental growth conditions of Saccharomyces cerevisiae.

Machine learning modeling and additive explanation techniques for glutathione production from multiple experimental growth conditions of Saccharomyces cerevisiae.

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第一作者： Ana Carolina Ferreira Piazzi,Fuhr
第一单位： Chemical Engineering Department, Federal University of Santa Maria, RS, Brazil. Electronic address: carolpiazzi@yahoo.com.br.
作者： Ana Carolina Ferreira Piazzi,Fuhr [1] ; Ingrid da Mata,Gonçalves [2] ; Lucielen Oliveira,Santos [2] ; Nina Paula Gonçalves,Salau [3]
作者单位： Chemical Engineering Department, Federal University of Santa Maria, RS, Brazil. Electronic address: carolpiazzi@yahoo.com.br. [1] School of Chemistry and Food, Federal University of Rio Grande, RS, Brazil. [2] Chemical Engineering Department, Federal University of Santa Maria, RS, Brazil. [3]
关键词 Feature interactionMachine learningPartial dependence plotSHAP valueStress conditions
医学主题词 酿酒酵母菌(Saccharomyces cerevisiae);谷胱甘肽(Glutathione);工业(Industry);光(Light)
DOI 10.1016/j.ijbiomac.2024.130035
PMID 38336325
发布时间 2024-03-27
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International journal of biological macromolecules

International journal of biological macromolecules

2024年262卷Pt 2期

130035页

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