The use of Artificial Intelligence in predicting Respiratory Syncytial Virus-inhibiting flavonoids.

Lopes, B R P; Albertini, T T; Costa, M F; Ferreira, A S; Toledo, K A; Rocha, J C

Lopes, B R P; Albertini, T T; Costa, M F; Ferreira, A S; Toledo, K A; Rocha, J C.

Afiliação

Lopes BRP; Universidade Estadual Paulista - UNESP, Faculdade de Ciências e Letras, Departamento de Ciências Biológicas, Assis, SP, Brasil.
Albertini TT; Universidade Estadual Paulista - UNESP, Faculdade de Ciências e Letras, Departamento de Ciências Biológicas, Assis, SP, Brasil.
Costa MF; Universidade Estadual Paulista - UNESP, Faculdade de Ciências e Letras, Laboratório de Matemática Aplicada, Assis, SP, Brasil.
Ferreira AS; Universidade Estadual Paulista - UNESP, Faculdade de Ciências e Letras, Departamento de Ciências Biológicas, Assis, SP, Brasil.
Toledo KA; Universidade Estadual Paulista - UNESP, Instituto de Biociências Letras e Ciências Exatas, Pós-graduação em Microbiologia, São José do Rio Preto, SP, Brasil.
Rocha JC; Universidade Estadual Paulista - UNESP, Faculdade de Ciências e Letras, Departamento de Ciências Biológicas, Assis, SP, Brasil.

Braz J Biol ; 83: e270776, 2023.

Article em En | MEDLINE | ID: mdl-37255172

Assuntos

Infecções por Vírus Respiratório Sincicial; Vírus Sincicial Respiratório Humano; Humanos; Inteligência Artificial; Infecções por Vírus Respiratório Sincicial/diagnóstico; Infecções por Vírus Respiratório Sincicial/tratamento farmacológico

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Texto completo: 1 Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Vírus Sincicial Respiratório Humano / Infecções por Vírus Respiratório Sincicial Tipo de estudo: Diagnostic_studies / Prognostic_studies / Risk_factors_studies Limite: Humans Idioma: En Revista: Braz J Biol Assunto da revista: BIOLOGIA Ano de publicação: 2023 Tipo de documento: Article País de afiliação: Brasil

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