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Uncertainty Assessment of Proarrhythmia Predictions Derived from Multi-Level in Silico Models

RiuNet: Repositorio Institucional de la Universidad Politécnica de Valencia

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Uncertainty Assessment of Proarrhythmia Predictions Derived from Multi-Level in Silico Models

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Kopanska, K.; Rodríguez-Belenguer, P.; Llopis-Lorente, J.; Trénor, B.; Saiz, J.; Pastor, M. (2023). Uncertainty Assessment of Proarrhythmia Predictions Derived from Multi-Level in Silico Models. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Dataset/10251/191820

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Metadatos del ítem

Título: Uncertainty Assessment of Proarrhythmia Predictions Derived from Multi-Level in Silico Models
Autor: Kopanska, Karolina Rodríguez-Belenguer, Pablo Llopis-Lorente, Jordi Trénor, Beatriz Saiz, Javier Pastor, Manuel
Entidad UPV: Universitat Politècnica de València. Centro de Investigación e Innovación en Bioingeniería - Centre de Recerca i Innovació en Bioenginyeria
Fecha difusión:
Resumen:
[EN] These datasets were generated to train ("PopulationDrugsTrainingKrNaLCaL.xlsx") and test ("PopulationDrugsTestKrCaLNaL.xlsx") the uncertainty assessment models developed in the paper "Uncertainty assessment of ...[+]
Palabras clave: In silico , Uncertainty quantification , Cardiac safety , Proarrhythmic risk , Torsade de Pointes
Derechos de uso: Reconocimiento - No comercial - Sin obra derivada (by-nc-nd)
Ítems relacionados: https://riunet.upv.es/handle/10251/205317
DOI: 10.4995/Dataset/10251/191820
Editorial:
Universitat Politècnica de València
Código del Proyecto:
info:eu-repo/grantAgreement/GVA//PROMETEO%2F2020%2F043//MODELOS IN-SILICO MULTI-FISICOS Y MULTI-ESCALA DEL CORAZON PARA EL DESARROLLO DE NUEVOS METODOS DE PREVENCION, DIAGNOSTICO Y TRATAMIENTO EN MEDICINA PERSONALIZADA (HEART IN-SILICO MODELS)/
info:eu-repo/grantAgreement/MICIU//FPU18%2F01659
info:eu-repo/grantAgreement/EC/H2020/101016496/EU/Simulation of Cardiac Devices & Drugs for in-silico Testing and Certification/SimCardioTest
info:eu-repo/grantAgreement/EC/H2020/777365/EU/Enhacing TRANslational SAFEty Assessment through Integrative Knowledge Management/eTRANSAFE
Agradecimientos:
The authors received funding from the eTRANSAFE project, Innovative Medicines Initiative 2 Joint Undertaking under grant agreement No 777365, supported from European Union's Horizon 2020 and the EFPIA. We also received ...[+]
Tipo: Dataset

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