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Considering Population Variability of Electrophysiological Models Improves the In Silico Assessment of Drug-Induced Torsadogenic Risk

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dc.contributor.author Llopis Lorente, Jordi es_ES
dc.contributor.author Trénor Gomis, Beatriz Ana es_ES
dc.contributor.author Saiz Rodríguez, Francisco Javier es_ES
dc.date.accessioned 2022-05-13T13:26:43Z
dc.date.available 2022-05-13T13:26:43Z
dc.date.issued 2022-05-13T13:26:43Z
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10251/182593
dc.description.abstract This repository contains the parameter sets of the population of TorORd models and the the population of ORdmD models, the ORdmD CellML file and MALTAB code used in Llopis-Lorente, J., Trenor, B., Saiz, J. (2022). Considering Population Variability of Electrophysiological Models Improves the In Silico Assessment of Drug-Induced Torsadogenic Risk es_ES
dc.language Inglés es_ES
dc.rights Reconocimiento - No comercial (by-nc) es_ES
dc.subject In-silico study es_ES
dc.subject Torsade de Pointes es_ES
dc.subject Proarrhythmic risk es_ES
dc.subject Cardiac safety es_ES
dc.subject Population of models es_ES
dc.subject.classification TECNOLOGIA ELECTRONICA es_ES
dc.title Considering Population Variability of Electrophysiological Models Improves the In Silico Assessment of Drug-Induced Torsadogenic Risk es_ES
dc.type Software es_ES
dc.relation.projectID 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)/ es_ES
dc.relation.projectID info:eu-repo/grantAgreement/EC/H2020/101016496/EU/Simulation of Cardiac Devices & Drugs for in-silico Testing and Certification/
dc.relation.projectID info:eu-repo/grantAgreement/MCIU//FPU18%2F01659/ es_ES
dc.rights.accessRights Abierto es_ES
dc.contributor.affiliation Universitat Politècnica de València. Centro de Investigación e Innovación en Bioingeniería - Centre de Recerca i Innovació en Bioenginyeria es_ES
dc.description.bibliographicCitation Llopis Lorente, J.; Trénor Gomis, BA.; Saiz Rodríguez, FJ. (2022). Considering Population Variability of Electrophysiological Models Improves the In Silico Assessment of Drug-Induced Torsadogenic Risk. http://hdl.handle.net/10251/182593 es_ES
dc.type.version info:eu-repo/semantics/submittedVersion es_ES
dc.contributor.funder Universitat Politècnica de València es_ES
dc.contributor.funder Generalitat Valenciana
dc.contributor.funder European Commission
dc.contributor.funder Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades


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