Prediction of bacterial associations with plants using a supervised machine-learning approach-Reference-Cited by-同舟云学术

Prediction of bacterial associations with plants using a supervised machine-learning approach

Published:2016-06-27 Issue:12 Volume:18 Page:4847-4861
ISSN:1462-2912
Container-title:Environmental Microbiology
language:en
Short-container-title:Environmental Microbiology

Author:

Martínez-García Pedro Manuel¹²,López-Solanilla Emilia²³,Ramos Cayo¹,Rodríguez-Palenzuela Pablo²³

Affiliation:

1. Área de Genética, Facultad de Ciencias, Instituto de Hortofruticultura Subtropical y Mediterránea ‘La Mayora'; Universidad de Málaga, Consejo Superior de Investigaciones Científicas (IHSM-UMA-CSIC); Málaga E-29071 Spain

2. Centro de Biotecnología y Genómica de Plantas (CBGP); Universidad Politécnica de Madrid-Instituto Nacional de Investigación y Tecnología Agraria y Alimentaria, Parque Científico y Tecnológico de la Universidad Politécnica de Madrid. Campus de Montegancedo; Pozuelo de Alarcón Madrid 28223 Spain

3. Departamento de Biología Vegetal. Escuela Técnica Superior de Ingenieros Agrónomos; Universidad Politécnica de Madrid; Avenida Complutense, 3 Madrid 28040 Spain

Funder

Spanish Plan Nacional

Campus de Excelencia Internacional Andalucía Tech

Publisher

Wiley

Subject

Ecology, Evolution, Behavior and Systematics,Microbiology

Link

http://onlinelibrary.wiley.com/wol1/doi/10.1111/1462-2920.13389/fullpdf

Reference91 articles.

1. Siderophores in environmental research: Roles and applications;Ahmed;Microb Biotechnol,2014

2. PAMDB, a multilocus sequence typing and analysis database and website for plant-associated microbes;Almeida;Phytopathology,2010