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Dokumenttyp:
Zeitschriftenaufsatz 
Autor(en):
Gessulat, Siegfried; Schmidt, Tobias; Zolg, Daniel Paul; Samaras, Patroklos; Schnatbaum, Karsten; Zerweck, Johannes; Knaute, Tobias; Rechenberger, Julia; Delanghe, Bernard; Huhmer, Andreas; Reimer, Ulf; Ehrlich, Hans-Christian; Aiche, Stephan; Kuster, Bernhard; Wilhelm, Mathias 
Titel:
Prosit: proteome-wide prediction of peptide tandem mass spectra by deep learning 
Zeitschriftentitel:
Nature Methods 
Jahr:
2019 
Band / Volume:
16 
Heft / Issue:
Seitenangaben Beitrag:
509-518 
Verlag / Institution:
Springer Science and Business Media LLC 
E-ISSN:
1548-70911548-7105 
Publikationsdatum:
27.05.2019