Machine learning and data-driven inverse modeling of metabolomics unveil key process of active aging
- Autor(en)
- Jiahang Li, Martin Brenner, Iro Pierides, Barbara Wessner, Bernhard Franzke, Eva-Maria Strasser, Steffen Waldherr, Karl-Heinz Wagner, Wolfram Weckwerth
- Organisation(en)
- Department für Funktionelle und Evolutionäre Ökologie, Institut für Sport- und Bewegungswissenschaft, Department für Ernährungswissenschaften, Forschungsplattform Active Ageing, Forschungsplattform Vienna Metabolomics Center
- Externe Organisation(en)
- Sozialmedizinisches Zentrum Süd – Kaiser-Franz-Josef-Spital
- Journal
- bioRxiv : the preprint server for biology
- ISSN
- 2692-8205
- DOI
- https://doi.org/10.1101/2024.08.27.609825
- Publikationsdatum
- 08-2024
- ÖFOS 2012
- 302020 Gerontologie, 106044 Systembiologie, 303009 Ernährungswissenschaften, 303028 Sportwissenschaft
- Link zum Portal
- https://ucrisportal.univie.ac.at/de/publications/machine-learning-and-datadriven-inverse-modeling-of-metabolomics-unveil-key-process-of-active-aging(96b27ca5-4b15-4830-9926-481e0c4058cf).html