Computational discovery and design of disease-beating nutrition

Informazioni relative al progetto

Hyperfoods

ID dell’accordo di sovvenzione: 899932

DOI

10.3030/899932

Progetto chiuso

Data della firma CE 30 Marzo 2020

Data di avvio 1 Aprile 2020

Data di completamento 30 Giugno 2022

Finanziato da

• EXCELLENT SCIENCE - European Research Council (ERC)

Costo totale

Nessun dato

Contributo UE

€ 150 000,00

Coordinato da

IMPERIAL COLLEGE OF SCIENCE TECHNOLOGY AND MEDICINE
United Kingdom

CORDIS fornisce collegamenti ai risultati finali pubblici e alle pubblicazioni dei progetti ORIZZONTE.

I link ai risultati e alle pubblicazioni dei progetti del 7° PQ, così come i link ad alcuni tipi di risultati specifici come dataset e software, sono recuperati dinamicamente da .OpenAIRE .

Pubblicazioni

Peer reviewed articles (2)

Predicting anticancer hyperfoods with graph convolutional networks

Autori: Guadalupe Gonzalez, Shunwang Gong, Ivan Laponogov, Michael Bronstein, Kirill Veselkov
Pubblicato in: Human Genomics, Numero 15, 2021, Pagina/e 1, ISSN 1479-7364
Editore: Springer
DOI: 10.1186/s40246-021-00333-4

"Network machine learning maps phytochemically rich ""Hyperfoods"" to fight COVID-19."

Autori: Ivan Laponogov; Guadalupe Gonzalez; Madelen Shepherd; Ahad Qureshi; Dennis Veselkov; Georgia Charkoftaki; Vasilis Vasiliou; Jozef Youssef; Reza Mirnezami; Michael M. Bronstein; Michael M. Bronstein; Michael M. Bronstein; Kirill Veselkov; Kirill Veselkov
Pubblicato in: Human Genomics, Vol 15, Iss 1, Pp 1-11 (2021), Numero 15, 2021, ISSN 1479-7364
Editore: Springer
DOI: 10.1186/s40246-020-00297-x