Identification of functionally relevant genetic variants associated with multiple sclerosis using deep learning

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Identification of functionally relevant genetic variants associated with multiple sclerosis using deep learning

Arloth, J., Eraslan, G., Andlauer, T., Gieger, C., Gold, R., Heilmann-Heimbach, S., et al. (2019). Identification of functionally relevant genetic variants associated with multiple sclerosis using deep learning. Multiple Sclerosis Journal, 25, 906-907.

Item is Verworfen

Basisdaten (Verworfen)

Datum des Verwerfens: 2023-07-25

Kommentar: Doublette

Urheber:
Arloth, J.¹
Eraslan, G.
Andlauer, T.¹
Gieger, C.
Gold, R.
Heilmann-Heimbach, S.
Kacprowski, T.
Meitinger, T.
Laudes, M.
Luessi, F.
Mueller-Myhsok, B.¹
Nischwitz, S.²
Peters, A.
Paul, F.
Rawal, R.
Strauch, K.
Wiendl, H.
Hemmer, B.
Theis, F.
Binder, E.¹
Mueller, N. mehr..

Affiliations:
1Dept. Translational Research in Psychiatry, Max Planck Institute of Psychiatry, Max Planck Society, Kraepelinstr. 2-10, 80804 Munich, DE, ou_2035295
2Max Planck Institute of Psychiatry, Max Planck Society, Kraepelinstr. 2-10, 80804 Munich, DE, ou_1607137

Datum: Erschienen: 2019-09-13

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Versions ID: item_3221719_1

Status des Datensatzes: Verworfen

Name des Kontextes: Publications of the Max Planck Institute of Psychiatry, Zugehörig zu: Max Planck Institute of Psychiatry