İçeriğe geç
Güncel veri özeti

616 aktif akademik personelKurumsal YÖKSİS kayıtlarından okunuyor

24.782 akademik yayın kaydıSon kayıt güncellemesi: 21.08.2026 21:52

1.944 proje kaydıSon kayıt güncellemesi: 21.08.2026 21:52

OKÜ
OKÜ ABYSAkademik Bilgi Yönetim Sistemi

Yayın Detayı

YÖKSİS yayın kimliği9382461
Yayına eriş
2024 Özgün Makale Uluslararası

Biological activities of Hypericum spectabile extract optimized using artificial neural network combined with genetic algorithm application

GÜRGEN AYŞENUR,SEVİNDİK MUSTAFA,Krupodorova Tetiana ,UYSAL İMRAN,ÜNAL ORHAN

BMC Biotechnology
Kayıtlı Atıf 0 Kaynak: YÖKSİS
Bibliyografik kayıt

Yayın Bilgileri

YÖKSİS
Dergi / kaynak
BMC Biotechnology
Yayın yılı
2024
Makale türü
Özgün Makale
Hakem türü
Hakemli
Yayın dili
Türkçe
Kapsam
Uluslararası
İndeks
SCI-Expanded
JCR Quartile
Belirtilmemiş
Cilt / sayı
24
Sayfa aralığı
Belirtilmemiş
DOI
10.1186/s12896-024-00914-w
ISSN
1472-6750
Sınıflandırma

Araştırma Alanı ve Anahtar Kelimeler

Araştırma alanı

Ziraat, Orman ve Su Ürünleri Temel Alanı / Orman Endüstri Mühendisliği / Odun Dışı Orman Ürünleri Endüstrisi / Orman Ürünleri Kimyası ve Teknolojisi

İlgili kayıtlar

Benzer Yayınlar

2024
Biological activities of Hypericum spectabile extract optimized using artificial neural network combined with genetic algorithm applicationBMC Biotechnology
0 atıf 2024
Strain-specific features of Pleurotus ostreatus growth in vitro and some of its biological activitiesBMC Biotechnology
0 atıf 2025
Extract optimization and biological activities of Otidea onotica using Artificial Neural Network-Genetic Algorithm and response surface methodology techniquesBMC Biotechnology
0 atıf 2025
Explainable deep learning ensemble framework for accurate classification of wild poisonous mushroom speciesBMC Biotechnology
0 atıf 2025
Extract optimization and biological activities of Otidea onotica using Artificial Neural Network-Genetic Algorithm and response surface methodology techniquesBMC Biotechnology
0 atıf 2025
Extract optimization and biological activities of Otidea onotica using Artificial Neural Network-Genetic Algorithm and response surface methodology techniquesBMC Biotechnology
0 atıf
OKÜ ABYSAkademik Bilgi Yönetim Sistemi