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  Model-based approach for predicting the impact of genetic modifications on product yield in biopharmaceutical manufacturing—Application to influenza vaccine production

Duvigneau, S., Dürr, R., Laske, T., Bachmann, M., Dostert, M., & Kienle, A. (2020). Model-based approach for predicting the impact of genetic modifications on product yield in biopharmaceutical manufacturing—Application to influenza vaccine production. PLoS Computational Biology, 16(6): e1007810. doi:10.1371/journal.pcbi.1007810.

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Basisdaten

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Datensatz-Permalink: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0007-1BF0-C Versions-Permalink: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0007-43DD-5
Genre: Zeitschriftenartikel

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duerr_3255667.pdf (Verlagsversion), 4MB
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https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0007-1BF2-A
Name:
duerr_3255667.pdf
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Copyright:©2020Duvigneauet 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.
Lizenz:
https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Externe Referenzen

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Urheber

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 Urheber:
Duvigneau, Stefanie1, Autor
Dürr, Robert2, Autor           
Laske, Tanja3, Autor           
Bachmann, Mandy3, Autor           
Dostert, Melanie3, Autor           
Kienle, Achim1, 2, Autor           
Affiliations:
1Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg, External Organizations, ou_1738156              
2Process Synthesis and Process Dynamics, Max Planck Institute for Dynamics of Complex Technical Systems, Max Planck Society, ou_1738153              
3Bioprocess 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: 2020
 Publikationsstatus: Erschienen
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: DOI: 10.1371/journal.pcbi.1007810
 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: 16 (6) Artikelnummer: e1007810 Start- / Endseite: - Identifikator: ISSN: 1553-734X
CoNE: https://pure.mpg.de/cone/journals/resource/1000000000017180_1