PuSH - Publikationsserver des Helmholtz Zentrums München

Export: TXT Text RIS Endnote (RIS) BIB BibTeX
Knauer-Arloth, J. ; Eraslan, G. ; Andlauer, T.* ; Gieger, C. ; Gold, R.* ; Heilmann-Heimbach, S.* ; Kacprowski, T.* ; Meitinger, T. ; Laudes, M.* ; Luessi, F.* ; Müller-Myhsok, B.* ; Nischwitz, S.* ; Peters, A. ; Paul, F.* ; Rawal, R.* ; Strauch, K. ; Wiendl, H.* ; Hemmer, B.* ; Theis, F.J. ; Binder, E.* ; Müller, N.S.

Identification of functionally relevant genetic variants associated with multiple sclerosis using deep learning.

Mult. Scler. J. 25, 906-907 (2019)
Tags
Anmerkungen
Besondere Publikation
Auf Hompepage verbergern

Zusatzinfos bearbeiten
Eigene Tags bearbeiten
Privat
Eigene Anmerkung bearbeiten
Privat
Auf Publikationslisten für
Homepage nicht anzeigen
Als besondere Publikation
markieren
Publikationstyp Artikel: Journalartikel
Dokumenttyp Meeting abstract
Sprache englisch
Veröffentlichungsjahr 2019
HGF-Berichtsjahr 2019
Zeitschrift Multiple Sclerosis Journal
Quellenangaben Band: 25, Heft: , Seiten: 906-907 Artikelnummer: , Supplement: ,
Verlag Sage
Verlagsort London
Institut(e) Institute of Computational Biology (ICB)
Institute of Epidemiology (EPI)
Institute of Human Genetics (IHG)
Institute of Genetic Epidemiology (IGE)
POF Topic(s) 30205 - Bioengineering and Digital Health
30202 - Environmental Health
30501 - Systemic Analysis of Genetic and Environmental Factors that Impact Health
Forschungsfeld(er) Enabling and Novel Technologies
Genetics and Epidemiology
PSP-Element(e) G-503800-001
G-504091-004
G-500700-001
G-504000-010
G-504100-001
WOS ID WOS:000485303104020
Erfassungsdatum 2019-10-22
[➜Korrektur melden]