دورية أكاديمية

Classifying flow cytometry data using Bayesian analysis helps to distinguish ALS patients from healthy controls

التفاصيل البيبلوغرافية
العنوان: Classifying flow cytometry data using Bayesian analysis helps to distinguish ALS patients from healthy controls
المؤلفون: Räuber, Saskia, Nelke, Christopher, Dunay, Ildiko Rita, Schreiber, Stefanie, Vielhaber, Stefan, Ziemssen, Tjalf, Melzer, Nico, Ruck, Tobias, Meuth, Sven G., Herty, Michael, Schroeter, Christina B., Barman, Sumanta, Pawlitzki, Marc, Ingwersen, Jens, Akgün, Katja, Günther, Rene, Garza, Alejandra P., Marggraf, Michaela
المصدر: Frontiers in immunology 14, 1198860 (2023). doi:10.3389/fimmu.2023.1198860
بيانات النشر: Frontiers Media
سنة النشر: 2023
المجموعة: RWTH Aachen University: RWTH Publications
مصطلحات موضوعية: info:eu-repo/classification/ddc/610, ALS, Bayesian analysis, flow cytometry, immune system, mathematical modeling
جغرافية الموضوع: DE
نوع الوثيقة: article in journal/newspaper
اللغة: English
العلاقة: info:eu-repo/semantics/altIdentifier/issn/1664-3224; info:eu-repo/semantics/altIdentifier/wos/WOS:001049673800001; https://publications.rwth-aachen.de/record/963371Test; https://publications.rwth-aachen.de/search?p=id:%22RWTH-2023-07784%22Test
الإتاحة: https://doi.org/10.3389/fimmu.2023.1198860Test
https://doi.org/10.18154/RWTH-2023-07784Test
https://publications.rwth-aachen.de/record/963371Test
https://publications.rwth-aachen.de/search?p=id:%22RWTH-2023-07784%22Test
حقوق: info:eu-repo/semantics/openAccess
رقم الانضمام: edsbas.3AA6B34D
قاعدة البيانات: BASE