Autor segons l'article: Daniel Cañueto, Reza M. Salek, Mònica Bulló, Xavier Correig, Nicolau Cañellas
Departament: Enginyeria Electrònica, Elèctrica i Automàtica
Autor/s de la URV: Bulló Bonet, Mònica / Cañellas Alberich, Nicolau / Correig Blanchar, Francesc Xavier
Paraules clau: Spectra Profiling Nmr Machine learning Automatic profiling quantification nmr mixtures metabolomics machine learning deconvolution 1d
Àrees temàtiques: Molecular biology Medicina ii Farmacia Endocrinology, diabetes and metabolism Ciências biológicas ii Ciências biológicas i Biotecnología Biochemistry & molecular biology Biochemistry
Accès a la llicència d'ús: https://creativecommons.org/licenses/by/3.0/es/
Adreça de correu electrònic de l'autor: xavier.correig@urv.cat nicolau.canyellas@urv.cat monica.bullo@urv.cat
Identificador de l'autor: 0000-0002-6902-3054 0000-0003-4856-8132 0000-0002-0218-7046
Data d'alta del registre: 2023-02-19
Versió de l'article dipositat: info:eu-repo/semantics/publishedVersion
Enllaç font original: https://www.mdpi.com/2218-1989/12/4/283
URL Document de llicència: http://repositori.urv.cat/ca/proteccio-de-dades/
Referència a l'article segons font original: Metabolites. 12 (4): 283-
Referència de l'ítem segons les normes APA: Daniel Cañueto, Reza M. Salek, Mònica Bulló, Xavier Correig, Nicolau Cañellas (2022). Application of Machine Learning Solutions to Optimize Parameter Prediction to Enhance Automatic NMR Metabolite Profiling. Metabolites, 12(4), 283-. DOI: 10.3390/metabo12040283
DOI de l'article: 10.3390/metabo12040283
Entitat: Universitat Rovira i Virgili
Any de publicació de la revista: 2022
Tipus de publicació: Journal Publications
Repositori URV