Zobrazeno 1 - 10
of 879
pro vyhledávání: '"H.K. Müller"'
Autor:
Niesel, P.1, Leonardi, F.1
Publikováno v:
Ophthalmologica. 1955, Vol. 129 Issue 1, p22-35. 14p.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
T. Müller, H.K. Müller-Hermelink, A. Rosenwald, M. Dittrich, J. Schultz, M. Weniger, J. Engelmann, S. Blenk, T. Dandekar
Publikováno v:
Cancer Informatics, Vol 3, Pp 399-420 (2007)
Aiming to find key genes and events, we analyze a large data set on diffuse large B-cell lymphoma (DLBCL) gene-expression (248 patients, 12196 spots). Applying the loess normalization method on these raw data yields improved survival predictions, in
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/47416f5b5f9e474092cfe7ec4ab5fd36
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
L. Parada Iglesias, N. Rodrigues da Silva, H.K. Müller, F.A. Moreira, G. Wegener, S.R.L. Joca
Publikováno v:
Neuroscience Applied. 1:100653
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_________::506dd50e3dae402fbc0ee56c8999c08e
https://doi.org/10.1016/j.nsa.2022.100653
https://doi.org/10.1016/j.nsa.2022.100653
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
S. Blenk, J. Engelmann, M. Weniger, J. Schultz, M. Dittrich, A. Rosenwald, H.K. Müller-Hermelink, T. Müller, T. Dandekar
Publikováno v:
Cancer Informatics, Vol 3 (2007)
Aiming to find key genes and events, we analyze a large data set on diffuse large B-cell lymphoma (DLBCL) gene-expression (248 patients, 12196 spots). Applying the loess normalization method on these raw data yields improved survival predictions, in
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/23dea8d59b5641dcacbeaffac03fb4fc
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.