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Trabalho de evento-resumo
Petri dish image-capturing guidelines for artificial intelligence-based microorganism recognition (2023)
Gonçalves, Danielle Raquel; Parmezan, Antonio Rafael Sabino ; Oliveira, Lucianne Ferreira Paes de ; Lira, Simone Possedente de ; Berlinck, Roberto Gomes de Souza ; Rezende, Solange Oliveira
Fonte: Anais. Nome do evento: Congresso Brasileiro de Microbiologia. Unidades: ESALQ, IQSC, ICMC
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, RECONHECIMENTO DE IMAGEM, BANCO DE DADOS MULTIMÍDIA, BACTÉRIAS
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ABNT
GONÇALVES, Danielle Raquel et al. Petri dish image-capturing guidelines for artificial intelligence-based microorganism recognition. 2023, Anais.. São Paulo: Sociedade Brasileira de Microbiologia - SBM, 2023. Disponível em: https://sbmicrobiologia.org.br/32cbm-anais/resumos/R-0615-1.html. Acesso em: 19 abr. 2024.
APA
Gonçalves, D. R., Parmezan, A. R. S., Oliveira, L. F. P. de, Lira, S. P. de, Berlinck, R. G. de S., & Rezende, S. O. (2023). Petri dish image-capturing guidelines for artificial intelligence-based microorganism recognition. In Anais. São Paulo: Sociedade Brasileira de Microbiologia - SBM. Recuperado de https://sbmicrobiologia.org.br/32cbm-anais/resumos/R-0615-1.html
NLM
Gonçalves DR, Parmezan ARS, Oliveira LFP de, Lira SP de, Berlinck RG de S, Rezende SO. Petri dish image-capturing guidelines for artificial intelligence-based microorganism recognition [Internet]. Anais. 2023 ;[citado 2024 abr. 19 ] Available from: https://sbmicrobiologia.org.br/32cbm-anais/resumos/R-0615-1.html
Vancouver
Gonçalves DR, Parmezan ARS, Oliveira LFP de, Lira SP de, Berlinck RG de S, Rezende SO. Petri dish image-capturing guidelines for artificial intelligence-based microorganism recognition [Internet]. Anais. 2023 ;[citado 2024 abr. 19 ] Available from: https://sbmicrobiologia.org.br/32cbm-anais/resumos/R-0615-1.html
Artigo de periodico
Detection of a SARS-CoV-2 sequence with genosensors using data analysis based on information visualization and machine learning techniques (2021)
Soares, Juliana Coatrini ; Soares, Andrey Coatrini ; 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. ; Mattoso, Luiz Henrique C; 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
Fonte: Materials Chemistry Frontiers. Unidades: ICMC, IQSC, IFSC
Assuntos: CORONAVIRUS, COVID-19, DIAGNÓSTICO, SENSOR, SEQUÊNCIA DO DNA, VISUALIZAÇÃO, APRENDIZADO COMPUTACIONAL
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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: 19 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. 19 ] 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. 19 ] Available from: https://doi.org/10.1039/D1QM00665G
Artigo de periodico
New consensus multivariate models based on PLS and ANN studies of sigma-1 receptor antagonists (2017)
Oliveira, Aline A; Lipinski, Célio F; Pereira, Estevão B; Honório, Káthia Maria; Oliveira, Patrícia Rufino; Weber, Karen C; Romero, Roseli Aparecida Francelin; Sousa, Alexsandro G. de; Silva, Alberico Borges Ferreira da
Fonte: Journal of Molecular Modeling. Unidades: EACH, ICMC, IQSC
Assuntos: FARMACOLOGIA MOLECULAR, RECEPTORES, MODELOS (ANÁLISE MULTIVARIADA), REDES NEURAIS
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ABNT
OLIVEIRA, Aline A et al. New consensus multivariate models based on PLS and ANN studies of sigma-1 receptor antagonists. Journal of Molecular Modeling, v. 23, p. 1-15, 2017Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s00894-017-3444-3. Acesso em: 19 abr. 2024.
APA
Oliveira, A. A., Lipinski, C. F., Pereira, E. B., Honório, K. M., Oliveira, P. R., Weber, K. C., et al. (2017). New consensus multivariate models based on PLS and ANN studies of sigma-1 receptor antagonists. Journal of Molecular Modeling, 23, 1-15. doi:10.1007/s00894-017-3444-3
NLM
Oliveira AA, Lipinski CF, Pereira EB, Honório KM, Oliveira PR, Weber KC, Romero RAF, Sousa AG de, Silva ABF da. New consensus multivariate models based on PLS and ANN studies of sigma-1 receptor antagonists [Internet]. Journal of Molecular Modeling. 2017 ; 23 1-15.[citado 2024 abr. 19 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s00894-017-3444-3
Vancouver
Oliveira AA, Lipinski CF, Pereira EB, Honório KM, Oliveira PR, Weber KC, Romero RAF, Sousa AG de, Silva ABF da. New consensus multivariate models based on PLS and ANN studies of sigma-1 receptor antagonists [Internet]. Journal of Molecular Modeling. 2017 ; 23 1-15.[citado 2024 abr. 19 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s00894-017-3444-3
Monografia/livro-ed/org
Sudeste PET: Livro de resumos do XVI Sudeste PET da sala de aula à formação profissional, 19 a 21 de março de 2016 (2016)
Imasato, Hidetake (Organizador) ; Manzato, Marcelo Garcia (Organizador); Ponti, Moacir Antonelli (Organizador)
Unidades: IQSC, ICMC
Assuntos: CIÊNCIA, EXTENSÃO UNIVERSITÁRIA, PESQUISA CIENTÍFICA
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ABNT
Sudeste PET: Livro de resumos do XVI Sudeste PET da sala de aula à formação profissional, 19 a 21 de março de 2016. . São Carlos: Instituto de Química de São Carlos, Universidade de São Paulo. Disponível em: https://sudestepet.icmc.usp.br/resultados/. Acesso em: 19 abr. 2024. , 2016
APA
Sudeste PET: Livro de resumos do XVI Sudeste PET da sala de aula à formação profissional, 19 a 21 de março de 2016. (2016). Sudeste PET: Livro de resumos do XVI Sudeste PET da sala de aula à formação profissional, 19 a 21 de março de 2016. São Carlos: Instituto de Química de São Carlos, Universidade de São Paulo. Recuperado de https://sudestepet.icmc.usp.br/resultados/
NLM
Sudeste PET: Livro de resumos do XVI Sudeste PET da sala de aula à formação profissional, 19 a 21 de março de 2016 [Internet]. 2016 ;[citado 2024 abr. 19 ] Available from: https://sudestepet.icmc.usp.br/resultados/
Vancouver
Sudeste PET: Livro de resumos do XVI Sudeste PET da sala de aula à formação profissional, 19 a 21 de março de 2016 [Internet]. 2016 ;[citado 2024 abr. 19 ] Available from: https://sudestepet.icmc.usp.br/resultados/
Artigo de periodico
Strategies to optimize biosensors based on impedance spectroscopy to detect phytic acid using layer-by-layer films (2010)
Moraes, Marli L.; Maki, Rafael M.; Paulovich, Fernando Vieira; Rodrigues Filho, Ubirajara Pereira ; Oliveira, Maria Cristina Ferreira de; Riul Júnior, Antônio; Souza, Nara C.; Ferreira, Marystela; Gomes, Henrique L.; Oliveira Junior, Osvaldo Novais de
Fonte: Analytical Chemistry. Unidades: ICMC, IQSC, IFSC
Assuntos: FILMES FINOS, NANOTECNOLOGIA, SENSOR, BIOTECNOLOGIA, QUITOSANA, IMOBILIZAÇÃO, COMPUTAÇÃO GRÁFICA, PROCESSAMENTO DE IMAGENS
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ABNT
MORAES, Marli L. et al. Strategies to optimize biosensors based on impedance spectroscopy to detect phytic acid using layer-by-layer films. Analytical Chemistry, v. 82, n. 8, p. 3239-3246, 2010Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1021/ac902949h. Acesso em: 19 abr. 2024.
APA
Moraes, M. L., Maki, R. M., Paulovich, F. V., Rodrigues Filho, U. P., Oliveira, M. C. F. de, Riul Júnior, A., et al. (2010). Strategies to optimize biosensors based on impedance spectroscopy to detect phytic acid using layer-by-layer films. Analytical Chemistry, 82( 8), 3239-3246. doi:10.1021/ac902949h
NLM
Moraes ML, Maki RM, Paulovich FV, Rodrigues Filho UP, Oliveira MCF de, Riul Júnior A, Souza NC, Ferreira M, Gomes HL, Oliveira Junior ON de. Strategies to optimize biosensors based on impedance spectroscopy to detect phytic acid using layer-by-layer films [Internet]. Analytical Chemistry. 2010 ; 82( 8): 3239-3246.[citado 2024 abr. 19 ] Available from: https://doi.org/10.1021/ac902949h
Vancouver
Moraes ML, Maki RM, Paulovich FV, Rodrigues Filho UP, Oliveira MCF de, Riul Júnior A, Souza NC, Ferreira M, Gomes HL, Oliveira Junior ON de. Strategies to optimize biosensors based on impedance spectroscopy to detect phytic acid using layer-by-layer films [Internet]. Analytical Chemistry. 2010 ; 82( 8): 3239-3246.[citado 2024 abr. 19 ] Available from: https://doi.org/10.1021/ac902949h
Artigo de periodico
Artificial neural networks and the study of the psychoactivity of Cannabinoid compounds (2010)
Honório, Kathia Maria; Lima, Emmanuela Ferreira de; Quiles, Marcos Gonçalves; Romero, Roseli Aparecida Francelin; Molfetta, Fábio Alberto de; Silva, Alberico Borges Ferreira da
Fonte: Chemical Biology & Drug Design. Unidades: ICMC, EACH, IQSC
Assuntos: CANNABINOIDS, ESTRUTURA QUÍMICA
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ABNT
HONÓRIO, Kathia Maria et al. Artificial neural networks and the study of the psychoactivity of Cannabinoid compounds. Chemical Biology & Drug Design, v. 75, n. 6, p. 632-640, 2010Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1111/j.1747-0285.2010.00966.x. Acesso em: 19 abr. 2024.
APA
Honório, K. M., Lima, E. F. de, Quiles, M. G., Romero, R. A. F., Molfetta, F. A. de, & Silva, A. B. F. da. (2010). Artificial neural networks and the study of the psychoactivity of Cannabinoid compounds. Chemical Biology & Drug Design, 75( 6), 632-640. doi:10.1111/j.1747-0285.2010.00966.x
NLM
Honório KM, Lima EF de, Quiles MG, Romero RAF, Molfetta FA de, Silva ABF da. Artificial neural networks and the study of the psychoactivity of Cannabinoid compounds [Internet]. Chemical Biology & Drug Design. 2010 ; 75( 6): 632-640.[citado 2024 abr. 19 ] Available from: https://doi.org/10.1111/j.1747-0285.2010.00966.x
Vancouver
Honório KM, Lima EF de, Quiles MG, Romero RAF, Molfetta FA de, Silva ABF da. Artificial neural networks and the study of the psychoactivity of Cannabinoid compounds [Internet]. Chemical Biology & Drug Design. 2010 ; 75( 6): 632-640.[citado 2024 abr. 19 ] Available from: https://doi.org/10.1111/j.1747-0285.2010.00966.x
Trabalho de evento-resumo
Structure-activity relationships between ligands and proteases via molecular interaction fields (2008)
Molfetta, F. A.; Rocha, J. R.; Romero, Roseli Aparecida Francelin; Montanari, Carlos Alberto
Fonte: Abstract. Nome do evento: Brazilian Symposium on Medicinal Chemistry. Unidades: ICMC, IQSC
Assuntos: QUÍMICA MÉDICA, ESTRUTURA MOLECULAR (QUÍMICA TEÓRICA)
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ABNT
MOLFETTA, F. A. et al. Structure-activity relationships between ligands and proteases via molecular interaction fields. 2008, Anais.. São Paulo: SBQ-Divisão de Química Medicinal, 2008. . Acesso em: 19 abr. 2024.
APA
Molfetta, F. A., Rocha, J. R., Romero, R. A. F., & Montanari, C. A. (2008). Structure-activity relationships between ligands and proteases via molecular interaction fields. In Abstract. São Paulo: SBQ-Divisão de Química Medicinal.
NLM
Molfetta FA, Rocha JR, Romero RAF, Montanari CA. Structure-activity relationships between ligands and proteases via molecular interaction fields. Abstract. 2008 ;[citado 2024 abr. 19 ]
Vancouver
Molfetta FA, Rocha JR, Romero RAF, Montanari CA. Structure-activity relationships between ligands and proteases via molecular interaction fields. Abstract. 2008 ;[citado 2024 abr. 19 ]
Artigo de periodico
A neural networks study of quinone compounds with trypanocidal activity (2008)
Molfetta, Fábio Alberto de; Angelotti, Wagner Fernando Delfino; Romero, Roseli Aparecida Francelin; Montanari, Carlos Alberto ; Silva, Alberico Borges Ferreira da
Fonte: Journal of Molecular Modeling. Unidades: ICMC, IQSC
Assunto: QUÍMICA TEÓRICA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
MOLFETTA, Fábio Alberto de et al. A neural networks study of quinone compounds with trypanocidal activity. Journal of Molecular Modeling, v. 14, n. 10, p. 975-985, 2008Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s00894-008-0332-x. Acesso em: 19 abr. 2024.
APA
Molfetta, F. A. de, Angelotti, W. F. D., Romero, R. A. F., Montanari, C. A., & Silva, A. B. F. da. (2008). A neural networks study of quinone compounds with trypanocidal activity. Journal of Molecular Modeling, 14( 10), 975-985. doi:10.1007/s00894-008-0332-x
NLM
Molfetta FA de, Angelotti WFD, Romero RAF, Montanari CA, Silva ABF da. A neural networks study of quinone compounds with trypanocidal activity [Internet]. Journal of Molecular Modeling. 2008 ; 14( 10): 975-985.[citado 2024 abr. 19 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s00894-008-0332-x
Vancouver
Molfetta FA de, Angelotti WFD, Romero RAF, Montanari CA, Silva ABF da. A neural networks study of quinone compounds with trypanocidal activity [Internet]. Journal of Molecular Modeling. 2008 ; 14( 10): 975-985.[citado 2024 abr. 19 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s00894-008-0332-x
Trabalho de evento-resumo
Estudos de quinonas com atividade tripanossomicida através de 3 redes neurais artificiais (2007)
Molfetta, Fábio Alberto de; Angelotti, Wagner Fernando Delfino; Romero, Roseli Aparecida Francelin; Silva, Alberico Borges Ferreira da
Fonte: Resumos. Nome do evento: Reunião Anual da Sociedade Brasileira de Química. Unidades: ICMC, IQSC
Assuntos: REDES NEURAIS, QUÍMICA QUÂNTICA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
MOLFETTA, Fábio Alberto de et al. Estudos de quinonas com atividade tripanossomicida através de 3 redes neurais artificiais. 2007, Anais.. São Paulo: SBQ, 2007. . Acesso em: 19 abr. 2024.
APA
Molfetta, F. A. de, Angelotti, W. F. D., Romero, R. A. F., & Silva, A. B. F. da. (2007). Estudos de quinonas com atividade tripanossomicida através de 3 redes neurais artificiais. In Resumos. São Paulo: SBQ.
NLM
Molfetta FA de, Angelotti WFD, Romero RAF, Silva ABF da. Estudos de quinonas com atividade tripanossomicida através de 3 redes neurais artificiais. Resumos. 2007 ;[citado 2024 abr. 19 ]
Vancouver
Molfetta FA de, Angelotti WFD, Romero RAF, Silva ABF da. Estudos de quinonas com atividade tripanossomicida através de 3 redes neurais artificiais. Resumos. 2007 ;[citado 2024 abr. 19 ]

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