Quevedo‐tumailli V.
12
Coauthors
3
Documentos
Volumen de publicaciones por año
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| Año de publicación | Num. Publicaciones |
|---|---|
| 2018 | 1 |
| 2020 | 1 |
| 2021 | 1 |
Publicaciones por áreas de conocimiento
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| Área de conocimiento | Num. Publicaciones |
|---|---|
| Biología molecular | 1 |
| Bioquímica | 1 |
| Farmacología | 1 |
| Aprendizaje automático | 1 |
| Algoritmo | 1 |
Publicaciones por áreas temáticas
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| Área temática | Num. Publicaciones |
|---|---|
| Medicina y salud | 1 |
| Farmacología y terapéutica | 1 |
| Bioquímica | 1 |
| Programación informática, programas, datos, seguridad | 1 |
| Métodos informáticos especiales | 1 |
| Funcionamiento de bibliotecas y archivos | 1 |
Principales fuentes de datos
| Origen | Num. Publicaciones |
|---|---|
| Scopus | 3 |
| Google Scholar | 0 |
| RRAAE | 0 |
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Coautores destacados por número de publicaciones
| Coautor | Num. Publicaciones |
|---|---|
| Bernabé Ortega-Tenezaca | 3 |
| González‐díaz H. | 3 |
| Munteanu C.R. | 1 |
| Arrasate S. | 1 |
| Madariaga G. | 1 |
| Natalia Dias Soeiro Cordeiro M. | 1 |
| Bediaga H. | 1 |
| Collados J. | 1 |
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Top Keywords
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Publicaciones del autor
Chromosome Gene Orientation Inversion Networks (GOINs) of Plasmodium Proteome
ArticleAbstract: The spatial distribution of genes in chromosomes seems not to be random. For instance, only 10% of gPalabras claves:chromosome microstructure, complex networks, gene orientation, Machine learning, MALARIA, Plasmodium sp. proteomeAutores:Bernabé Ortega-Tenezaca, González‐díaz H., Quevedo‐tumailli V.Fuentes:scopusIfptml mapping of drug graphs with protein and chromosome structural networks vs. Pre‐clinical assay information for discovery of antimalarial compounds
ArticleAbstract: The parasite species of genus Plasmodium causes Malaria, which remains a major global health problemPalabras claves:Antimalarial compounds, CHEMBL, complex networks, Machine learning, NCBI‐GDV, perturbation theory, Plasmodium proteome, UniProtAutores:Bernabé Ortega-Tenezaca, González‐díaz H., Quevedo‐tumailli V.Fuentes:scopusPtml multi-label algorithms: Models, software, and applications
ReviewAbstract: By combining Machine Learning (ML) methods with Perturbation Theory (PT), it is possi-ble to developPalabras claves:Cheminformatics, Drug Discovery, Large data sets, Machine learning, Multi-target models, perturbation theory, PTMLAutores:Arrasate S., Bediaga H., Bernabé Ortega-Tenezaca, Collados J., González‐díaz H., Madariaga G., Munteanu C.R., Natalia Dias Soeiro Cordeiro M., Quevedo‐tumailli V.Fuentes:scopus