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OpenMS 3 enables reproducible analysis of large-scale mass spectrometry data.

Nat. Methods 21, 365-367 (2024)
DOI PMC
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Publikationstyp Artikel: Journalartikel
Dokumenttyp Wissenschaftlicher Artikel
Sprache englisch
Veröffentlichungsjahr 2024
HGF-Berichtsjahr 2024
ISSN (print) / ISBN 1548-7091
e-ISSN 1548-7105
Zeitschrift Nature Methods
Quellenangaben Band: 21, Heft: 3, Seiten: 365-367 Artikelnummer: , Supplement: ,
Verlag Nature Publishing Group
Verlagsort New York, NY
Begutachtungsstatus Peer reviewed
Institut(e) Institute of Computational Biology (ICB)
Institute of Lung Health and Immunity (LHI)
POF Topic(s) 30205 - Bioengineering and Digital Health
30202 - Environmental Health
Forschungsfeld(er) Enabling and Novel Technologies
Lung Research
PSP-Element(e) G-503800-001
G-501693-001
Förderungen TRR (TP Z03)
Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG, German Research Foundation)
European Research Area Network Personalized Medicine Cofund (PerProGlio)
Ontario Graduate Scholarship
Ontario Genomics Institute
Government of Canada through Genome Canada
European Union
Ministry of Science, Research and Arts Baden-Wurttemberg
Forschungscampus MODAL
De.NBI
TUE.AI.
Analytics for Biologics (H2020-MSCA-ITN-2017)

EU H2020 project EPIC-XS
Wellcome
EMBL core funding
Polish National Science Centre
EU H2020 project EPIC-XS (H2020-INFRAIA)
Horizon 2020
Chan Zuckerberg EOSS program
DOI 10.1038/s41592-024-02197-7
WOS ID 001163654400001
Scopus ID 85185108195
PubMed ID 38366242
Erfassungsdatum 2024-04-22
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