New strategies based on machine learning and cheminformatics for untargeted metabolomics data annotation

Martinez De Cripan Vazquez, Sara

Título:

New strategies based on machine learning and cheminformatics for untargeted metabolomics data annotation

Tipo:

info:eu-repo/semantics/publishedVersion
info:eu-repo/semantics/doctoralThesis

Coautor:

Departament d'Enginyeria Electrònica, Elèctrica i Automàtica
Universitat Rovira i Virgili.

Idioma:

eng

Materia:

62
577
543
Ciències de la salut
Computational strategies
Annotation
Metabolomics
Estrategias computacionales
Anotación
Metabolómica
Estratègies computacionals
Anotació
Metabólica

Formato:

application/pdf
141 p.

Autor:

Martinez De Cripan Vazquez, Sara

Derechos:

info:eu-repo/semantics/openAccess
ADVERTIMENT. L'accés als continguts d'aquesta tesi doctoral i la seva utilització ha de respectar els drets de la persona autora. Pot ser utilitzada per a consulta o estudi personal, així com en activitats o materials d'investigació i docència en els termes establerts a l'art. 32 del Text Refós de la Llei de Propietat Intel·lectual (RDL 1/1996). Per altres utilitzacions es requereix l'autorització prèvia i expressa de la persona autora. En qualsevol cas, en la utilització dels seus continguts caldrà indicar de forma clara el nom i cognoms de la persona autora i el títol de la tesi doctoral. No s'autoritza la seva reproducció o altres formes d'explotació efectuades amb finalitats de lucre ni la seva comunicació pública des d'un lloc aliè al repositori institucional de la Universitat Rovira i Virgili. Tampoc s'autoritza la presentació del seu contingut en una finestra o marc aliè a aquest repositori (framing). Aquesta reserva de drets afecta tant als continguts de la tesi com als seus resums i índexs.

Fecha:

2024-12-12
2025-12-12T23:05:21Z
2025-01-28T12:09:49Z

Editor:

Universitat Rovira i Virgili

Materia:

62
577
543
Ciències de la salut
Computational strategies
Annotation
Metabolomics
Estrategias computacionales
Anotación
Metabolómica
Estratègies computacionals
Anotació
Metabólica

Idioma:

eng

Editor:

Universitat Rovira i Virgili

Fuente:

TDX (Tesis Doctorals en Xarxa)

Identificador:

http://hdl.handle.net/10803/693485

Formato:

application/pdf
141 p.

Palabra clave:

Computational strategies
Annotation
Metabolomics
Estrategias computacionales
Anotación
Metabolómica
Estratègies computacionals
Anotació
Metabólica

TÍTULO:

https://hdl.handle.net/20.500.11797/TDX4569

Archivos desponibles
Archivo Descripción Formato
Memoria Memoria application/pdf

Información

Fecha:	2024-12-12 2025-12-12T23:05:21Z 2025-01-28T12:09:49Z
Departamento/Instituto:	Departament d'Enginyeria Electrònica, Elèctrica i Automàtica Universitat Rovira i Virgili.
Director:	Domingo Almenara, Xavier
Autor:	Martinez De Cripan Vazquez, Sara
Título:	New strategies based on machine learning and cheminformatics for untargeted metabolomics data annotation

TÍTULO:

https://hdl.handle.net/20.500.11797/TDX4569

Archivos desponiblesArchivoDescripciónFormatoMemoriaMemoriaapplication/pdfVer/Abrir

Información

Archivos desponibles
Archivo Descripción Formato
Memoria Memoria application/pdf