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2025 article

In silico modeling of LRRK2 G2019S protein-protein interactions in Parkinson’s disease: A machine learning approach

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4Institutions déclarées
2Pays d’affiliation déclarés

Rattachement africain : Maroc, Tunisie. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.

Résumé indisponible. Les résultats de l’étude ne doivent pas être déduits de son seul titre.

Le contrôle bibliographique ouvert

DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.

Titre Crossref
In silico modeling of LRRK2 G2019S protein-protein interactions in Parkinson’s disease: A machine learning approach
Date Crossref
01/08/2025
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

  • Université Mohammed VI Polytechnique Maroc (code pays fourni par la source)
    Université ou école supérieure
  • Tunis University Tunis University, Tunisie (code pays fourni par la source)
    Université ou école supérieure
  • Institut Pasteur de Tunis Institut Pasteur de Tunis, Tunisie (code pays fourni par la source)
    Structure de recherche
  • Tunis El Manar University Tunis El Manar University, Tunisie (code pays fourni par la source)
    Université ou école supérieure
  • Faculty of Medical Sciences (FMS) Institute of Biological Sciences (ISSB) Maroc (pays nommé en fin d’affiliation)
    Université ou école supérieure
  • University of Tunis El Manar Laboratory of Biomolecules Pasteur Institute of Tunis, Tunisie (pays nommé en fin d’affiliation)
    Université ou école supérieure

Université Mohammed VI Polytechnique (Maroc), Tunis University (Tunis University, Tunisie) et Institut Pasteur de Tunis (Institut Pasteur de Tunis, Tunisie), avec 3 autres affiliations. Pays d’affiliation : Maroc, Tunisie.

Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.

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