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Machine learning approach for predicting Fusarium culmorum and F. proliferatum growth and mycotoxin production in treatments with ethylene-vinyl alcohol copolymer films containing pure components of essential oils.
Tarazona, Andrea; Mateo, Eva M; Gómez, José V; Gavara, Rafael; Jiménez, Misericordia; Mateo, Fernando.
Afiliación
  • Tarazona A; Department of Microbiology and Ecology, University of Valencia, Valencia, Spain.
  • Mateo EM; Department of Microbiology and Ecology, University of Valencia, Valencia, Spain.
  • Gómez JV; Department of Microbiology and Ecology, University of Valencia, Valencia, Spain.
  • Gavara R; Packaging Lab, Institute of Agrochemistry and Food Technology, CSIC, Av. Agustín Escardino, No 7, 46980 Paterna, Valencia, Spain.
  • Jiménez M; Department of Microbiology and Ecology, University of Valencia, Valencia, Spain.
  • Mateo F; Department of Electronic Engineering, ETSE, University of Valencia, Valencia, Spain. Electronic address: Fernando.mateo@uv.es.
Int J Food Microbiol ; 338: 109012, 2021 Jan 02.
Article en En | MEDLINE | ID: mdl-33321397
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Texto completo: 1 Colección: 01-internacional Base de datos: MEDLINE Asunto principal: Polivinilos / Aceites Volátiles / Aprendizaje Automático / Microbiología de Alimentos / Fusarium / Micotoxinas Tipo de estudio: Prognostic_studies / Risk_factors_studies Idioma: En Revista: Int J Food Microbiol Asunto de la revista: CIENCIAS DA NUTRICAO / MICROBIOLOGIA Año: 2021 Tipo del documento: Article País de afiliación: España Pais de publicación: Países Bajos
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