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A new strategy for canine visceral leishmaniasis diagnosis based on FTIR spectroscopy and machine learning.
Larios, Gustavo; Ribeiro, Matheus; Arruda, Carla; Oliveira, Samuel L; Canassa, Thalita; Baker, Matthew J; Marangoni, Bruno; Ramos, Carlos; Cena, Cícero.
Afiliação
  • Larios G; Grupo de Óptica e Fotônica, Instituto de Física, Universidade Federal de Mato Grosso do Sul, Campo Grande, Brazil.
  • Ribeiro M; Grupo de Óptica e Fotônica, Instituto de Física, Universidade Federal de Mato Grosso do Sul, Campo Grande, Brazil.
  • Arruda C; Laboratório de Parasitologia Humana, Instituto de Biociências, Universidade Federal de Mato Grosso do Sul, Campo Grande, Brazil.
  • Oliveira SL; Grupo de Óptica e Fotônica, Instituto de Física, Universidade Federal de Mato Grosso do Sul, Campo Grande, Brazil.
  • Canassa T; Grupo de Óptica e Fotônica, Instituto de Física, Universidade Federal de Mato Grosso do Sul, Campo Grande, Brazil.
  • Baker MJ; Pure and Applied Chemistry, University of Stratchclyde, Technology and Innovation Centre, Glasgow, UK.
  • Marangoni B; Grupo de Óptica e Fotônica, Instituto de Física, Universidade Federal de Mato Grosso do Sul, Campo Grande, Brazil.
  • Ramos C; Faculdade de Medicina Veterinária e Zootecnia, Universidade Federal de Mato Grosso do Sul, Campo Grande, Brazil.
  • Cena C; Grupo de Óptica e Fotônica, Instituto de Física, Universidade Federal de Mato Grosso do Sul, Campo Grande, Brazil.
J Biophotonics ; 14(11): e202100141, 2021 11.
Article em En | MEDLINE | ID: mdl-34423902
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Texto completo: 1 Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Leishmania infantum / Doenças do Cão / Leishmaniose Visceral Idioma: En Ano de publicação: 2021 Tipo de documento: Article
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