Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

English (EN)·Polski (PL)·Ukraiński (UK)
Przejdź do strony domowej biblioteki Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu Link otwiera się w nowym oknie Logo biblioteki Prolib Integro - strona głównaUniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu

Wyszukujesz frazę ""Seshadri S Vasan"" wg kryterium: Autor

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-16 z 16
    Tytuł:
    Metabolic Profiling from an Asymptomatic Ferret Model of SARS-CoV-2 Infection
    Autorzy:
    David J. Beale
    Rohan Shah
    Avinash V. Karpe
    Katie E. Hillyer
    Alexander J. McAuley
    Gough G. Au
    Glenn A. Marsh
    Seshadri S. Vasan
    Pokaż więcej
    Temat:
    animal model
    COVID-19
    ferret
    lipidomics
    metabolomics
    SARS-CoV-2
    Microbiology
    QR1-502
    Źródło:
    Metabolites, Vol 11, Iss 5, p 327 (2021)
    Opis pliku:
    electronic resource
    Relacje:
    https://www.mdpi.com/2218-1989/11/5/327; https://doaj.org/toc/2218-1989
    Dostęp URL:
    https://doaj.org/article/a018f62b765b4858a490ecef2e16cd22  Link otwiera się w nowym oknie
    Czasopismo naukowe
    Szczegóły
    Tytuł:
    Unsupervised machine learning framework for discriminating major variants of concern during COVID-19.
    Autorzy:
    Chandra R; Transitional Artificial Intelligence Research Group, School of Mathematics and Statistics, UNSW Sydney, Sydney, Australia.
    Bansal C; Transitional Artificial Intelligence Research Group, School of Mathematics and Statistics, UNSW Sydney, Sydney, Australia.; Department of Computer Science and Information Systems, Birla Institute of Technology and Science Pilani, Rajasthan, India.
    Kang M; Transitional Artificial Intelligence Research Group, School of Mathematics and Statistics, UNSW Sydney, Sydney, Australia.
    Blau T; Data 61, CSIRO, Sydney, Australia.
    Agarwal V; Department of Computer Science and Information Systems, Birla Institute of Technology and Science Pilani, Rajasthan, India.
    Singh P; Department of Computer Science and Engineering, Indian Institute of Technology Guwathi, Assam, India.
    Wilson LOW; Australian e-Health Research Centre, Commonwealth Scientific and Industrial Research Organisation, North Ryde, Australia.
    Vasan S; Department of Health Sciences, University of York, York, United Kingdom.
    Pokaż więcej
    Źródło:
    PloS one [PLoS One] 2023 May 18; Vol. 18 (5), pp. e0285719. Date of Electronic Publication: 2023 May 18 (Print Publication: 2023).
    Typ publikacji:
    Journal Article
    MeSH Terms:
    Unsupervised Machine Learning*
    COVID-19*/epidemiology
    COVID-19*/genetics
    Humans ; Algorithms ; Pandemics ; SARS-CoV-2/genetics
    SCR Organism:
    SARS-CoV-2 variants
    Czasopismo naukowe
    Pełny tekst  Link otwiera się w nowym oknie Pełny tekstSzczegóły
      Wyświetlanie 1-16 z 16

      Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies