Zobrazeno 1 - 10
of 99
pro vyhledávání: '"J. Reumers"'
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Jason Willis, Eduardo Vilar, Paul Scheet, Scott Kopetz, Patrick M. Lynch, Kyle Chang, Selvi Thirumurthi, Melissa W. Taggart, Justin Guinney, Ernest T. Hawk, J. Reumers, Curt H. Hagedorn, F.A. San Lucas, Priyanka Kanth, Don A. Delker, Janine Arts, Lee M. Ellis, Rodrigo Dienstmann
Publikováno v:
Annals of Oncology. 29:2061-2067
Background Gene expression-based profiling of colorectal cancer (CRC) can be used to identify four molecularly homogeneous consensus molecular subtype (CMS) groups with unique biologic features. However, its applicability to colorectal premalignant l
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.
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.
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.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
IAT
Scopus-Elsevier
Scopus-Elsevier
This paper is a first step to extending Judea Pearl's work on identification of causal effects to a multi-agent context. We introduce multi-agent causal models consisting of a collection of agents each having access to a non-disjoint subset of the va