1. Repositorio de Tesis DGBSDI
  2. TESIUNAM
  3. Tesis de maestría
Use el DOI o este identificador para enlazar este recurso: https://hdl.handle.net/20.500.14330/TES01000833692
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Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.contributor.advisorResendis Antonio, Osbaldo
dc.creatorNeri Rosario, Daniel
dc.date.created2022-12-06T00:00:00-
dc.date.issued2022
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.14330/TES01000833692-
dc.format.extent1 recurso en línea (104 páginas)
dc.format.mediumcomputadora
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.languagespa-
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0
dc.source.urihttps://tesiunam.dgb.unam.mx/F?current_base=TES01&func=direct&doc_number=000833692
dc.subject.classificationCiencias Biológicas, Químicas y de la Salud
dc.titleMétodos de aprendizaje de máquina para el estudio de asociaciones microbioma-enfermedades
dc.typeTesis de maestría
dcterms.contributorResendis Antonio, Osbaldo::si::SinIdentificador::role::asesorTesis
dcterms.creatorNeri Rosario, Daniel::si::SinIdentificador
dc.degree.nameMaestría en Ciencias Bioquímicas
dc.degree.grantorUniversidad Nacional Autónoma de México
dc.identifier.urlhttp://132.248.9.195/ptd2022/diciembre/0833692/Index.html
dc.format.supportrecurso en línea
dc.degree.departmentPrograma de Posgrado en Ciencias Bioquímicas
dc.degree.departmentFacultad de Química
dc.degree.levelMaestría
dc.rights.accessrightsAcceso en línea sin restricciones
dc.type.versionpublishedVersion
dc.publisher.locationMX
dc.date.modified2023-11-25T00:00:00-
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