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Chemical features mining provides new descriptive structure-odor relationships.
Licon, Carmen C; Bosc, Guillaume; Sabri, Mohammed; Mantel, Marylou; Fournel, Arnaud; Bushdid, Caroline; Golebiowski, Jerome; Robardet, Celine; Plantevit, Marc; Kaytoue, Mehdi; Bensafi, Moustafa.
Afiliación
  • Licon CC; Lyon Neuroscience Research Center, University Lyon, CNRS UMR5292, France.
  • Bosc G; Food Science and Nutrition Department, California State University, Fresno, California, United States of America.
  • Sabri M; INSA Lyon, CNRS, LIRIS UMR5205, France.
  • Mantel M; Infologic, Bourg-lès-Valence, France.
  • Fournel A; Lyon Neuroscience Research Center, University Lyon, CNRS UMR5292, France.
  • Bushdid C; Ecole Nationale Polytechnique d'Oran-Maurice Audin, Département de Mathématiques et Informatique, Oran, Algérie.
  • Golebiowski J; Lyon Neuroscience Research Center, University Lyon, CNRS UMR5292, France.
  • Robardet C; Lyon Neuroscience Research Center, University Lyon, CNRS UMR5292, France.
  • Plantevit M; Institute of Chemistry of Nice, UMR CNRS 7272, Université Côte d'Azur, Nice, France.
  • Kaytoue M; Institute of Chemistry of Nice, UMR CNRS 7272, Université Côte d'Azur, Nice, France.
  • Bensafi M; Department of Brain & Cognitive Sciences, DGIST, Daegu, Republic of Korea.
PLoS Comput Biol ; 15(4): e1006945, 2019 04.
Article en En | MEDLINE | ID: mdl-31022180
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Texto completo: 1 Colección: 01-internacional Base de datos: MEDLINE Asunto principal: Biología Computacional / Bases de Datos de Compuestos Químicos / Odorantes Tipo de estudio: Prognostic_studies Límite: Humans Idioma: En Revista: PLoS Comput Biol Asunto de la revista: BIOLOGIA / INFORMATICA MEDICA Año: 2019 Tipo del documento: Article País de afiliación: Francia Pais de publicación: Estados Unidos
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