Machine learning and data-driven inverse modeling of metabolomics unveil key process of active aging

Jiahang Li; Martin Brenner; Iro Pierides; Barbara Wessner; Bernhard Franzke; Eva-Maria Strasser; Steffen Waldherr; Karl-Heinz Wagner; Wolfram Weckwerth

doi:10.1101/2024.08.27.609825

Machine learning and data-driven inverse modeling of metabolomics unveil key process of active aging

Jiahang Li, Martin Brenner, Iro Pierides, Barbara Wessner, Bernhard Franzke, Eva-Maria Strasser, Steffen Waldherr, Karl-Heinz Wagner (Korresp. Autor*in), Wolfram Weckwerth (Korresp. Autor*in)

Veröffentlichungen: Beitrag in Fachzeitschrift › Artikel

Originalsprache	Englisch
Fachzeitschrift	bioRxiv : the preprint server for biology
DOIs	https://doi.org/10.1101/2024.08.27.609825
Publikationsstatus	Veröffentlicht - 28 Aug. 2024

ÖFOS 2012

302020 Gerontologie
106044 Systembiologie
303009 Ernährungswissenschaften
303028 Sportwissenschaft

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10.1101/2024.08.27.609825Lizenz: Nicht angegeben

Zitationsweisen

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publisher = "Cold Spring Harbor Laboratory Press",

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TY - JOUR

T1 - Machine learning and data-driven inverse modeling of metabolomics unveil key process of active aging

AU - Li, Jiahang

AU - Brenner, Martin

AU - Pierides, Iro

AU - Wessner, Barbara

AU - Franzke, Bernhard

AU - Strasser, Eva-Maria

AU - Waldherr, Steffen

AU - Wagner, Karl-Heinz

AU - Weckwerth, Wolfram

PY - 2024/8/28

Y1 - 2024/8/28

U2 - 10.1101/2024.08.27.609825

DO - 10.1101/2024.08.27.609825

M3 - Article

SN - 2692-8205

JO - bioRxiv : the preprint server for biology

JF - bioRxiv : the preprint server for biology

ER -