• Treffer 13 von 21
Zurück zur Trefferliste

Netboost: boosting-supported network analysis improves high-dimensional omics prediction in acute myeloid leukemia and Huntington’s disease

Metadaten
Verfasserangaben:Pascal Schlosser, Jochen Knaus, Maximilian Schmutz, Konstanze Dohner, Christoph Plass, Lars Bullinger, Rainer ClausORCiDGND, Harald Binder, Michael Lubbert, Martin Schumacher
URN:urn:nbn:de:bvb:384-opus4-930475
Frontdoor-URLhttps://opus.bibliothek.uni-augsburg.de/opus4/93047
ISSN:1545-5963OPAC
ISSN:1557-9964OPAC
ISSN:2374-0043OPAC
Titel des übergeordneten Werkes (Englisch):IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics
Verlag:Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE)
Typ:Wissenschaftlicher Artikel
Sprache:Englisch
Jahr der Erstveröffentlichung:2021
Veröffentlichende Institution:Universität Augsburg
Datum der Freischaltung in OPUS:24.02.2022
Freies Schlagwort / Tag:Applied Mathematics; Biotechnology; Genetics
Jahrgang:18
Ausgabe / Heft:6
Erste Seite:2635
Letzte Seite:2648
DOI:https://doi.org/10.1109/tcbb.2020.2983010
Einrichtungen der Universität:Medizinische Fakultät
Medizinische Fakultät / Universitätsklinikum
Medizinische Fakultät / Professur für personalisierte Tumormedizin und molekulare Onkologie
Nachhaltigkeitsziele
Nachhaltigkeitsziele / Ziel 3 - Gesundheit und Wohlergehen
DDC-Klassifikation:6 Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften / 61 Medizin und Gesundheit / 610 Medizin und Gesundheit
Lizenz (Deutsch):License LogoCC-BY 4.0: Creative Commons: Namensnennung (mit Print on Demand)