The random forest machine learning model performs better in predicting drug repositioning using networks : systematic review and meta-analysis

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dc.contributor.advisorGarcía Zea, Jerson Alexander
dc.contributor.authorGarcía Marín, Darlyn Juranny
dc.contributor.authorGarcía Zea, Jerson Alexander
dc.coverage.spatialMedellín de: Lat: 06 15 00 N degrees minutes Lat: 6.2500 decimal degrees Long: 075 36 00 W degrees minutes Long: -75.6000 decimal degreeseng
dc.creator.degreeMagíster en Biocienciasspa
dc.creator.emaildjgarciam@eafit.edu.co
dc.creator.emailagarciaz2@eafit.edu.co
dc.date.accessioned2024-05-08T14:47:42Z
dc.date.available2024-05-08T14:47:42Z
dc.date.issued2024
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/10784/33778
dc.language.isospaspa
dc.publisherUniversidad EAFITspa
dc.publisher.departmentEscuela de Ciencias Aplicadas e Ingeniería. Departamento de Ciencias Biológicasspa
dc.publisher.placeMedellín
dc.publisher.programMaestría en Biocienciasspa
dc.rightsTodos los derechos reservadosspa
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/closedAccess
dc.rights.localAcceso cerrado
dc.subjectReposicionamiento de medicamentos
dc.subjectDesarrollo de medicamentos
dc.subjectRedes biológicas
dc.subjectAprendizaje automático
dc.subjectBosque aleatorio
dc.subject.keywordDrug Repositioning
dc.subject.keywordDrug development
dc.subject.keywordBiological Networks
dc.subject.keywordMachine Learning
dc.subject.keywordRandom Forest
dc.subject.lembCIENCIAS DE LA VIDA
dc.subject.lembAPRENDIZAJE AUTOMÁTICO (INTELIGENCIA ARTIFICIAL)
dc.subject.lembMEDICAMENTOS
dc.subject.lembBIOTECNOLOGÍA FARMACÉUTICA
dc.subject.lembFARMACOLOGÍA
dc.titleThe random forest machine learning model performs better in predicting drug repositioning using networks : systematic review and meta-analysis
dc.typemasterThesiseng
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesiseng
dc.type.localTesis de Maestríaspa
dc.type.spaArtículo

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