Artigo de periodico

Detection of a SARS-CoV-2 sequence with genosensors using data analysis based on information visualization and machine learning techniques (2021)

• Authors:
  • Soares, Juliana Coatrini
  • Soares, Andrey Coatrini - Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (Embrapa)
  • Rodrigues, Valquiria da Cruz
  • Oiticica, Pedro Ramon Almeida
  • Raymundo-Pereira, Paulo Augusto
  • Bott Neto, José Luiz
  • Buscaglia, Lorenzo A
  • Castro, Lucas Daniel Chiba de
  • Ribas, Lucas Correia
  • Scabini, Leonardo Felipe dos Santos
  • Brazaca, Lais Canniatti
  • Correa, Daniel S. - Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (Embrapa)
  • Mattoso, Luiz Henrique C - Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (Embrapa)
  • Oliveira, Maria Cristina Ferreira de
  • Carvalho, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de
  • Carrilho, Emanuel
  • Bruno, Odemir Martinez
  • Melendez, Matias Eliseo
  • Oliveira Junior, Osvaldo Novais de
• USP affiliated authors: OLIVEIRA, MARIA CRISTINA FERREIRA DE - ICMC ; CARVALHO, ANDRÉ CARLOS PONCE DE LEON FERREIRA DE - ICMC ; CARRILHO, EMANUEL - IQSC ; BRUNO, ODEMIR MARTINEZ - IFSC ; OLIVEIRA JUNIOR, OSVALDO NOVAIS DE - IFSC ; SOARES, JULIANA COATRINI - IFSC ; BARIOTO, VALQUIRIA DA CRUZ RODRIGUES - IFSC ; OITICICA, PEDRO RAMON ALMEIDA - IFSC ; PEREIRA, PAULO AUGUSTO RAYMUNDO - IFSC ; BOTT NETO, JOSÉ LUIZ - IFSC ; BUSCAGLIA, LORENZO ANTONIO - IFSC ; CASTRO, LUCAS DANIEL CHIBA DE - IFSC ; RIBAS, LUCAS CORREIA - ICMC ; SCABINI, LEONARDO FELIPE DOS SANTOS - IFSC ; BRAZACA, LAIS CANNIATTI - IQSC
• Unidades: ICMC; IQSC; IFSC
• DOI: 10.1039/D1QM00665G
• Subjects: CORONAVIRUS; COVID-19; DIAGNÓSTICO; SENSOR; SEQUÊNCIA DO DNA; VISUALIZAÇÃO; APRENDIZADO COMPUTACIONAL
• Agências de fomento:
  • Financiamento CAPES
  • Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)
    Processo FAPESP: 2014/50867-3
  • Financiamento CNPq
• Language: Inglês
• Imprenta:
  • Publisher place: Cambridge
  • Date published: 2021
• Source:
  • Título do periódico: Materials Chemistry Frontiers
  • ISSN: 2052-1537
  • Volume/Número/Paginação/Ano: v. 5, n. 15, p. 5658-5670, Aug. 2021

Informações sobre o DOI: 10.1039/D1QM00665G (Fonte: oaDOI API)
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• Este artigo é de acesso aberto
• URL de acesso aberto
• Cor do Acesso Aberto: green
• Licença: cc-by

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• ABNT

  SOARES, Juliana Coatrini et al. Detection of a SARS-CoV-2 sequence with genosensors using data analysis based on information visualization and machine learning techniques. Materials Chemistry Frontiers, v. 5, n. 15, p. 5658-5670, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1039/D1QM00665G. Acesso em: 27 abr. 2024.

• APA

  Soares, J. C., Soares, A. C., Rodrigues, V. da C., Oiticica, P. R. A., Raymundo-Pereira, P. A., Bott Neto, J. L., et al. (2021). Detection of a SARS-CoV-2 sequence with genosensors using data analysis based on information visualization and machine learning techniques. Materials Chemistry Frontiers, 5( 15), 5658-5670. doi:10.1039/D1QM00665G

• NLM

  Soares JC, Soares AC, Rodrigues V da C, Oiticica PRA, Raymundo-Pereira PA, Bott Neto JL, Buscaglia LA, Castro LDC de, Ribas LC, Scabini LF dos S, Brazaca LC, Correa DS, Mattoso LHC, Oliveira MCF de, Carvalho ACP de LF de, Carrilho E, Bruno OM, Melendez ME, Oliveira Junior ON de. Detection of a SARS-CoV-2 sequence with genosensors using data analysis based on information visualization and machine learning techniques [Internet]. Materials Chemistry Frontiers. 2021 ; 5( 15): 5658-5670.[citado 2024 abr. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1039/D1QM00665G

• Vancouver

  Soares JC, Soares AC, Rodrigues V da C, Oiticica PRA, Raymundo-Pereira PA, Bott Neto JL, Buscaglia LA, Castro LDC de, Ribas LC, Scabini LF dos S, Brazaca LC, Correa DS, Mattoso LHC, Oliveira MCF de, Carvalho ACP de LF de, Carrilho E, Bruno OM, Melendez ME, Oliveira Junior ON de. Detection of a SARS-CoV-2 sequence with genosensors using data analysis based on information visualization and machine learning techniques [Internet]. Materials Chemistry Frontiers. 2021 ; 5( 15): 5658-5670.[citado 2024 abr. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1039/D1QM00665G

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