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Ergebnis der Suche nach: "Machine Learning"



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Artikel
Link zu diesem Datensatz https://d-nb.info/1272503879
Titel Non-linear machine learning models incorporating SNPs and PRS improve polygenic prediction in diverse human populations
Person(en) Elgart, Michael (Verfasser)
Lyons, Genevieve (Verfasser)
Romero-Brufau, Santiago (Verfasser)
Kurniansyah, Nuzulul (Verfasser)
Brody, Jennifer A. (Verfasser)
Guo, Xiuqing (Verfasser)
Lin, Henry J. (Verfasser)
Raffield, Laura (Verfasser)
Gao, Yan (Verfasser)
Chen, Han (Verfasser)
Vries, Paul de (Verfasser)
Lloyd-Jones, Donald M. (Verfasser)
Lange, Leslie A. (Verfasser)
Peloso, Gina M. (Verfasser)
Fornage, Myriam (Verfasser)
Rotter, Jerome I. (Verfasser)
Rich, Stephen S. (Verfasser)
Morrison, Alanna C. (Verfasser)
Psaty, Bruce M. (Verfasser)
Levy, Daniel (Verfasser)
Redline, Susan (Verfasser)
Sofer, Tamar (Verfasser)
Organisation(en) the NHLBI’s Trans-Omics in Precision Medicine (TOPMed) Consortium (Verfasser)
SpringerLink (Online service) (Sonstige)
Umfang/Format Online-Ressource : online resource.
Persistent Identifier URN: urn:nbn:de:101:1-2022111021171711509056
DOI: 10.1038/s42003-022-03812-z
URL https://doi.org/10.1038/s42003-022-03812-z (Open Access)
Zeitliche Einordnung Erscheinungsdatum: 2022
DDC-Notation 614.4 (maschinell ermittelte DDC-Kurznotation)
Sprache(n) Englisch (eng)
Beziehungen Enthalten in: Communications biology (Bd. 5, 22.8.2022, Nr. 1, date:12.2022: 1-12)
Sachgruppe(n) 610 Medizin, Gesundheit

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