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  How well can we classify coronary artery disease using all genetic data and choosing the best classification algorithm?

Gola, D., Andlauer, T., Mirza-Schreiber, N., Zeng, L., Müller-Myhsok, B., & Koenig, I. R. (2018). How well can we classify coronary artery disease using all genetic data and choosing the best classification algorithm? GENETIC EPIDEMIOLOGY, 42(7): 41, 701-702.

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Basisdaten

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Datensatz-Permalink: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0003-6EA7-6 Versions-Permalink: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0003-6EB8-3
Genre: Konferenzbeitrag

Externe Referenzen

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Urheber

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 Urheber:
Gola, Damian1, Autor
Andlauer, Till2, Autor           
Mirza-Schreiber, Nazanin2, Autor           
Zeng, Lingyao1, Autor
Müller-Myhsok, Bertram2, Autor           
Koenig, Inke R.1, Autor
Affiliations:
1External Organizations, ou_persistent22              
2Dept. Translational Research in Psychiatry, Max Planck Institute of Psychiatry, Max Planck Society, ou_2035295              

Inhalt

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Schlagwörter: Genetics & Heredity; Mathematical & Computational Biology;
 Zusammenfassung: -

Details

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Sprache(n): eng - English
 Datum: 2018
 Publikationsstatus: Erschienen
 Seiten: 2
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: ISI: 000447523100049
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Titel: 27th Annual Meeting of the International Genetic Epidemiology Society (IGES)
Veranstaltungsort: San Diego, USA
Start-/Enddatum: 2018-10-14 - 2018-10-16

Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: GENETIC EPIDEMIOLOGY
Genre der Quelle: Zeitschrift
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: 111 RIVER ST, HOBOKEN 07030-5774, NJ USA : WILEY
Seiten: - Band / Heft: 42 (7) Artikelnummer: 41 Start- / Endseite: 701 - 702 Identifikator: ISSN: 0741-0395