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  • Artigo de periodico

    LIDEB's useful decoys (LUDe): a freely available decoy-generation tool. Benchmarking and scope (2025)

    Alberca, Lucas Nicolás; Prada Gori, Denis Nihuel; Fallico, Maximiliano José; Fassio, Alexandre Victor ; Talevi, Alan; Bellera, Carolina Leticia

    Fonte: Artificial Intelligence in the Life Sciences. Unidade: IFSC

    Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, PLANEJAMENTO DE FÁRMACOS

    Versão PublicadaAcesso à fonteDOIComo citar
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      ALBERCA, Lucas Nicolás et al. LIDEB's useful decoys (LUDe): a freely available decoy-generation tool. Benchmarking and scope. Artificial Intelligence in the Life Sciences, v. 7, p. 100129-1-100129-10 + supplementary materials, 2025Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.ailsci.2025.100129. Acesso em: 25 nov. 2025.

    • APA

      Alberca, L. N., Prada Gori, D. N., Fallico, M. J., Fassio, A. V., Talevi, A., & Bellera, C. L. (2025). LIDEB's useful decoys (LUDe): a freely available decoy-generation tool. Benchmarking and scope. Artificial Intelligence in the Life Sciences, 7, 100129-1-100129-10 + supplementary materials. doi:10.1016/j.ailsci.2025.100129

    • NLM

      Alberca LN, Prada Gori DN, Fallico MJ, Fassio AV, Talevi A, Bellera CL. LIDEB's useful decoys (LUDe): a freely available decoy-generation tool. Benchmarking and scope [Internet]. Artificial Intelligence in the Life Sciences. 2025 ; 7 100129-1-100129-10 + supplementary materials.[citado 2025 nov. 25 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ailsci.2025.100129

    • Vancouver

      Alberca LN, Prada Gori DN, Fallico MJ, Fassio AV, Talevi A, Bellera CL. LIDEB's useful decoys (LUDe): a freely available decoy-generation tool. Benchmarking and scope [Internet]. Artificial Intelligence in the Life Sciences. 2025 ; 7 100129-1-100129-10 + supplementary materials.[citado 2025 nov. 25 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ailsci.2025.100129

  • Artigo de periodico

    Machine learning for longitudinal mortality risk prediction in patients with malignant neoplasm in São Paulo, Brazil (2023)

    Silva, Gabriela Fideles; Duarte, L. S; Shirassu, Mirian Matsura; Peres, S. V; Moraes, M. A. de; Chiavegatto Filho, Alexandre Dias Porto

    Fonte: Artificial Intelligence in the Life Sciences. Unidade: FSP

    Assuntos: NEOPLASIAS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, MORTALIDADE, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, PREDIÇÃO, BRASIL

    PrivadoAcesso à fonteDOIComo citar
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      SILVA, Gabriela Fideles et al. Machine learning for longitudinal mortality risk prediction in patients with malignant neoplasm in São Paulo, Brazil. Artificial Intelligence in the Life Sciences, v. 3, p. art. 100061 [8], 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.ailsci.2023.100061. Acesso em: 25 nov. 2025.

    • APA

      Silva, G. F., Duarte, L. S., Shirassu, M. M., Peres, S. V., Moraes, M. A. de, & Chiavegatto Filho, A. D. P. (2023). Machine learning for longitudinal mortality risk prediction in patients with malignant neoplasm in São Paulo, Brazil. Artificial Intelligence in the Life Sciences, 3, art. 100061 [8]. doi:10.1016/j.ailsci.2023.100061

    • NLM

      Silva GF, Duarte LS, Shirassu MM, Peres SV, Moraes MA de, Chiavegatto Filho ADP. Machine learning for longitudinal mortality risk prediction in patients with malignant neoplasm in São Paulo, Brazil [Internet]. Artificial Intelligence in the Life Sciences. 2023 ;3 art. 100061 [8].[citado 2025 nov. 25 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ailsci.2023.100061

    • Vancouver

      Silva GF, Duarte LS, Shirassu MM, Peres SV, Moraes MA de, Chiavegatto Filho ADP. Machine learning for longitudinal mortality risk prediction in patients with malignant neoplasm in São Paulo, Brazil [Internet]. Artificial Intelligence in the Life Sciences. 2023 ;3 art. 100061 [8].[citado 2025 nov. 25 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ailsci.2023.100061
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