修正:基于数据融合和forgeNet_SVM的阿尔茨海默症化合物识别
Bin Yang1, Wenzheng Bao2, Shichai Hong3
1School of Information Science and Engineering, Zaozhuang University, Zaozhuang, China.
Frontiers in aging neuroscience
|December 4, 2023
概括
这项研究纠正了之前的文章DOI. 修正后的DOI为10.3389/fnagi.2022.931729,确保正确的引用和访问研究结果.
科学领域:
- 神经科学是一个神经科学.
- 遗传学 遗传学 是一个
背景情况:
- 确保准确的科学记录保存对于研究完整性至关重要.
- 适当的引用有助于科学研究的可复制性和验证.
研究的目的:
- 为以前发表的研究论文提供正确的文章DOI.
- 确保研究人员能够准确地访问和引用预期的科学工作.
主要方法:
- 发布了一份纠正通知.
- 正确的DOI被确定并公布.
主要成果:
- 这篇文章的DOI已更新为10.3389/fnagi.2022.931729.
- 此更正解决了访问或引用原始出版物的潜在问题.
结论:
- 准确的DOI对科学界至关重要.
- 这次纠正符合科学沟通和可访问性的标准.
