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Ergebnis der Suche nach: "Machine Learning"



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Online Ressourcen
Link zu diesem Datensatz https://d-nb.info/1374679925
Titel Accurate MS-based diagnostic amyloid typing using endogenously normalized protein intensities in formalin-fixed paraffin-embedded tissue
Person(en) Hollfoth, Vanessa (Verfasser)
Ali, Arslan (Verfasser)
Bag, Eyyub (Verfasser)
Riemenschneider, Philip (Verfasser)
Mattern, Sven (Verfasser)
Luibrand, Julia (Verfasser)
Jarboui, Mohamed A. (Verfasser)
Singer, Kerstin (Verfasser)
Goeppert, Benjamin (Verfasser)
Franz-Wachtel, Mirita (Verfasser)
Sauter, Martina (Verfasser)
Asadikomeleh, Shabnam (Verfasser)
Feilen, Tobias (Verfasser)
Hentschker, Christian (Verfasser)
Ribback, Silvia (Verfasser)
Hammer, Elke (Verfasser)
Boldt, Karsten (Verfasser)
Dombrowski, Frank (Verfasser)
Schilling, Oliver (Verfasser)
Maček, Boris (Verfasser)
Ueffing, Marius (Verfasser)
Klingel, Karin (Verfasser)
Singer, Stephan (Verfasser)
Verlag Freiburg : Universität
Zeitliche Einordnung Erscheinungsdatum: 2025
Umfang/Format Online-Ressource (zip)
Persistent Identifier URN: urn:nbn:de:bsz:25-freidok-2699363
DOI: 10.1016/j.mcpro.2025.101040
URL https://freidok.uni-freiburg.de/data/269936 (kostenfrei zugänglich)
Sprache(n) Englisch (eng)
Anmerkungen Molecular & cellular proteomics. - 24, 8 (2025) , 101040, ISSN: 1535-9476
DDC-Notation 616.3 (maschinell ermittelte DDC-Kurznotation)
Sachgruppe(n) 610 Medizin, Gesundheit

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