Recent Submissions

  • Machine learning analysis of TCGA cancer data 

    Liñares Blanco, José; Pazos, A.; Fernandez-Lozano, Carlos (PeerJ Inc., 2021)
    [Abstract] In recent years, machine learning (ML) researchers have changed their focus towards biological problems that are difficult to analyse with standard approaches. Large initiatives such as The Cancer Genome Atlas ...
  • Comparativa de metodologías de desarrollo de aplicaciones móviles 

    Molina Ríos, Jimmy Rolando; Honores Tapia, Joofre Antonio; Pedreira Souto, Nieves; Pardo, Henry (3Ciencias, 2021)
    [Resumen] El desarrollo de aplicaciones móviles en la actualidad tiene una gran aceptación gracias al avance de la tecnología y producción de toda clase de dispositivos que permiten a los usuarios realizar tareas ...
  • Estado del arte: metodologías de desarrollo de aplicaciones móviles 

    Molina Ríos, Jimmy Rolando; Honores Tapia, Joofre Antonio; Pedreira Souto, Nieves; Pardo, Henry (3Ciencias, 2021)
    [Resumen] Desde el origen de la telefonía celular, el desarrollo de aplicaciones móviles ha crecido de manera exponencial abriendo un nuevo campo de investigación en la rama de la ingeniería de software. La necesidad ...
  • Machine Learning Algorithms Reveals Country-Specific Metagenomic Taxa from American Gut Project Data 

    Liñares Blanco, José; Fernández-Lozano, Carlos; Seoane Fernández, José Antonio; López-Campos, Guillermo (NLM (Medline), 2021)
    [Abstract] In recent years, microbiota has become an increasingly relevant factor for the understanding and potential treatment of diseases. In this work, based on the data reported by the largest study of microbioma in ...
  • Random Forest-Based Prediction of Stroke Outcome 

    Fernández-Lozano, Carlos; Hervella, Pablo; Mato-Abad, Virginia; Rodríguez-Yáñez, Manuel; Suárez-Garaboa, Sonia; López Dequidt, Iria Alejandra; Estany-Gestal, Ana; Sobrino, Tomás; Campos, Francisco; Castillo, José; Rodríguez-Yáñez, S; Iglesias Rey, Ramón (Nature Research, 2021)
    [Abstract] We research into the clinical, biochemical and neuroimaging factors associated with the outcome of stroke patients to generate a predictive model using machine learning techniques for prediction of mortality and ...

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