Attenuated total reflection FTIR dataset for identification of type 2 diabetes using saliva.

Autor: Sanchez-Brito M; Tecnológico Nacional de México, Campus Aguascalientes, Av. Adolfo López Mateos #1801 Ote, Fracc. Bona Gens, C.P. 20256 Aguascalientes, Ags., Mexico.; Instituto Politécnico Nacional, Escuela Superior de Cómputo, Av. Luis Enrique Erro S/N, Unidad Profesional Adolfo López Mateos, Zacatenco, Alcaldía Gustavo A. Madero, C.P. 07738 Ciudad de México, Mexico., Vazquez-Zapien GJ; Escuela Militar de Medicina, Centro Militar de Ciencias de la Salud, Secretaría de la Defensa Nacional, Ciudad de México 11200, Mexico., Luna-Rosas FJ; Tecnológico Nacional de México, Campus Aguascalientes, Av. Adolfo López Mateos #1801 Ote, Fracc. Bona Gens, C.P. 20256 Aguascalientes, Ags., Mexico., Mendoza-Gonzalez R; Tecnológico Nacional de México, Campus Aguascalientes, Av. Adolfo López Mateos #1801 Ote, Fracc. Bona Gens, C.P. 20256 Aguascalientes, Ags., Mexico., Martinez-Romo JC; Tecnológico Nacional de México, Campus Aguascalientes, Av. Adolfo López Mateos #1801 Ote, Fracc. Bona Gens, C.P. 20256 Aguascalientes, Ags., Mexico., Mata-Miranda MM; Escuela Militar de Medicina, Centro Militar de Ciencias de la Salud, Secretaría de la Defensa Nacional, Ciudad de México 11200, Mexico.

Publikováno v: Computational and structural biotechnology journal [Comput Struct Biotechnol J] 2022 Aug 20; Vol. 20, pp. 4542-4548. Date of Electronic Publication: 2022 Aug 20 (Print Publication: 2022).