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  RedCom: A strategy for reduced metabolic modeling of complex microbial communities and its application for analyzing experimental datasets from anaerobic digestion

Koch, S., Kohrs, F., Lahmann, P., Bissinger, T., Wendschuh, S., Benndorf, D., et al. (2019). RedCom: A strategy for reduced metabolic modeling of complex microbial communities and its application for analyzing experimental datasets from anaerobic digestion. PLoS Computational Biology, 15(2): e1006759. doi:10.1371/journal.pcbi.1006759.

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Genre: Zeitschriftenartikel

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kluge_3028677.pdf (Verlagsversion), 4MB
Name:
kluge_3028677.pdf
Beschreibung:
-
OA-Status:
Sichtbarkeit:
Öffentlich
MIME-Typ / Prüfsumme:
application/pdf / [MD5]
Technische Metadaten:
Copyright Datum:
-
Copyright Info:
© 2019 Koch et al. This is an open access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution License, which permits unrestricted use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original author and source are credited.

Externe Referenzen

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Urheber

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 Urheber:
Koch, Sabine1, 2, Autor           
Kohrs, Fabian3, Autor           
Lahmann, Patrick3, Autor           
Bissinger, Thomas4, Autor           
Wendschuh, Stefan3, Autor
Benndorf, Dirk3, 4, Autor           
Reichl, Udo3, 4, Autor           
Klamt, Steffen2, Autor           
Affiliations:
1International Max Planck Research School (IMPRS), Max Planck Institute for Dynamics of Complex Technical Systems, Max Planck Society, ou_1738143              
2Analysis and Redesign of Biological Networks, Max Planck Institute for Dynamics of Complex Technical Systems, Max Planck Society, ou_1738139              
3Otto-von-Guericke University Magdeburg, Faculty for Process and Systems Engineering, Magdeburg, Germany, ou_persistent22              
4Bioprocess Engineering, Max Planck Institute for Dynamics of Complex Technical Systems, Max Planck Society, ou_1738140              

Inhalt

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Details

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Sprache(n): eng - English
 Datum: 2019
 Publikationsstatus: Erschienen
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: Expertenbegutachtung
 Identifikatoren: DOI: 10.1371/journal.pcbi.1006759
Anderer: data_escidoc:3028677
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: PLoS Computational Biology
Genre der Quelle: Zeitschrift
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: San Francisco, CA : Public Library of Science
Seiten: - Band / Heft: 15 (2) Artikelnummer: e1006759 Start- / Endseite: - Identifikator: ISSN: 1553-734X
CoNE: https://pure.mpg.de/cone/journals/resource/1000000000017180_1