
Isabel A. Nepomuceno
PERFIL INVESTIGADOR · MINERVA
Isabel de los Ángeles Nepomuceno Chamorro
Isabel de los Ángeles Nepomuceno Chamorro forma parte del equipo de Minerva, grupo de investigación en inteligencia artificial y ciencia de datos de la Universidad de Sevilla.
Investigación
Su producción científica incluye trabajos sobre bioinformática, integración de datos ómicos, aprendizaje automático y análisis de datos clínicos.
Perfil de Isabel de los Ángeles Nepomuceno Chamorro en PRISMA · Proyectos y contratos del grupo · Equipo de Minerva
Publicaciones de Isabel de los Ángeles Nepomuceno Chamorro
Artículos, contribuciones a congresos y otras publicaciones vinculadas a este perfil. Puedes consultar también el catálogo completo de publicaciones de Minerva.
2026
Metabopathia: Enhancing Disease Mechanism Understanding Through Mechanistic Integration of Transcriptomic and Metabolic Data Proceedings Article
En: Lecture Notes in Computer Science, pp. 505–526, 2026.
Optimization of Denoising Autoencoders with Progressive Learning Strategies for ScRNA-Seq Data Proceedings Article
En: Lecture Notes in Computer Science, pp. 479–489, 2026.
A Framework for Evaluating the Stability of Learned Representations in Biologically-Constrained Models in Single-Cell Proceedings Article
En: Lecture Notes in Computer Science, pp. 423–437, 2026.
2025
A flexible framework for sepsis prediction: Standardizing data management and imputation in time series using MIMIC-III Artículo de revista
En: SoftwareX, vol. 29, 2025.
CoSTI: Consistency models for (a faster) spatio-temporal imputation Artículo de revista
En: KNOWLEDGE-BASED SYSTEMS, vol. 327, 2025.
Synthetic Data Generation for Healthcare: Exploring Generative Adversarial Networks Variants for Medical Tabular Data Artículo de revista
En: International Journal of Data Science and Analytics, vol. 20, no 100546, pp. 5739–5754, 2025.
2024
A comparison of time series lags and non-lags in Spanish electricity price forecasting using data science models Artículo de revista
En: Logic Journal of the IGPL, vol. 32, no 6, pp. 1036–1047, 2024.
2023
Comparing artificial intelligence strategies for early sepsis detection in the ICU: an experimental study Artículo de revista
En: Applied Intelligence, vol. 53, pp. 30691-30705, 2023.
Cell-Level Pathway Scoring Comparison with a Biologically Constrained Variational Autoencoder Artículo de revista
En: Lecture Notes in Computer Science, vol. N/A, pp. 62-77, 2023.
SigPrimedNet: A Signaling-Informed Neural Network for scRNA-seq Annotation of Known and Unknown Cell Types Artículo de revista
En: Biology, vol. 12, pp. 579, 2023.
Generating Synthetic Fetal Cardiotocography Data with Conditional Generative Adversarial Networks Proceedings Article
En: Lecture Notes in Networks and Systems, pp. 111–120, 2023.
2022
Ten quick tips for biomarker discovery and validation analyses using machine learning Artículo de revista
En: PLOS Computational Biology, vol. 18, no 8, pp. 1-17, 2022.
Updating Prediction Models for Predictive Process Monitoring Artículo de revista
En: Lecture Notes in Computer Science, vol. N/A, pp. 304-318, 2022.
Ten quick tips for biomarker discovery and validation analyses using machine learning Artículo de revista
En: PLOS Computational Biology, vol. 18, pp. e1010357, 2022.
An Extensive Comparative Between Univariate and Multivariate Deep Learning Models in Day-Ahead Electricity Price Forecasting Capítulo de libro
En: pp. 675-684, 2022, ISBN: 978-3-030-87868-9.
An Extensive Comparative Between Univariate and Multivariate Deep Learning Models in Day-Ahead Electricity Price Forecasting Capítulo de libro
En: pp. 675-684, 2022, ISBN: 978-3-030-87868-9.
Integrating pathway knowledge with deep neural networks to reduce the dimensionality in single-cell RNA-seq data Artículo de revista
En: BIODATA MINING, vol. 15, no 1, 2022.
2021
OCEAn: Ordinal Classification with an Ensemble Approach Artículo de revista
En: Information Sciences, vol. 580, 2021.
Use of Deep Learning Architectures for Day-Ahead Electricity Price Forecasting over Different Time Periods in the Spanish Electricity Market Artículo de revista
En: Applied Sciences, vol. 11, pp. 6097, 2021.
OCEAn: Ordinal Classification with an Ensemble Approach Artículo de revista
En: Information Sciences, vol. 580, 2021.
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