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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.
Afiliación
  • 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 en En | MEDLINE | ID: mdl-37255172
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Texto completo: 1 Colección: 01-internacional Base de datos: MEDLINE Asunto principal: Virus Sincitial Respiratorio Humano / Infecciones por Virus Sincitial Respiratorio Tipo de estudio: Diagnostic_studies / Prognostic_studies / Risk_factors_studies Límite: Humans Idioma: En Revista: Braz J Biol Asunto de la revista: BIOLOGIA Año: 2023 Tipo del documento: Article País de afiliación: Brasil Pais de publicación: Brasil
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