Identification of new potential candidates to inhibit EGF via machine learning algorithm
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Rattachement africain : ir, es. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
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Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Identification of new potential candidates to inhibit EGF via machine learning algorithm
- Date Crossref
- 01/01/2024
- Éditeur
- Elsevier BV
- Type
- journal-article
Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.
Où se fait cette recherche
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Isfahan University of Medical Sciences pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Pasteur Institute of Iran Department of Parasitology pays non établi dans la noticeStructure de recherche
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Biotechnology Research Center Medical Biotechnology Department pays non établi dans la noticeStructure de recherche
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Universidad Católica de Murcia pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Iran University of Medical Sciences pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Tehran University of Medical Sciences pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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School of Advanced Technologies in Medicine Department of Bioinformatics and Systems Biology pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Structural Bioinformatics and High Performance Computing Reseach Group (BIO-HPC) pays non établi dans la noticeInstitution
Isfahan University of Medical Sciences, Department of Parasitology — Pasteur Institute of Iran et Medical Biotechnology Department — Biotechnology Research Center, avec 5 autres affiliations.
Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.
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