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Extending the landscape of omics technologies by pathomics
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In
npj Systems biology and applications 9, Seiten/Artikel-Nr.:38
2023
Online
DOI: 10.1038/s41540-023-00301-9
DOI: 10.18154/RWTH-2023-08984
URL: https://publications.rwth-aachen.de/record/969151/files/969151.pdf
Einrichtungen
- Institut und Lehrstuhl für Pathologie (528001-2 ; 922910)
- Institut und Lehr- und Forschungsgebiet Computational Genomics (530000-5)
- Klinik und Lehrstuhl für Innere Medizin (mit dem Schwerpunkt Nephrologie und Immunologie) (531020-2)
Projekte
- OA - Open Access Publikation mit Unterstützung der Universitätsbibliothek der RWTH Aachen University (X021000-OA) (X021000-OA)
- DFG project 322900939 - TRR 219: Mechanismen kardiovaskulärer Komplikationen bei chronischer Niereninsuffizienz (322900939) (322900939)
- DFG project 454024652 - Translationale Nephropathologie (454024652) (454024652)
- DFG project 432698239 - Die Rolle von epithelialen CD74 in Nierenerkrankungen (432698239) (432698239)
- DFG project 445703531 - KFO 5011: Integration neuer Methoden zur Verbesserung von translationaler Nierenforschung (445703531) (445703531)
- AIM.imaging.CKD - AI-augmented, Multiscale Image-based Diagnostics of Chronic Kidney Disease (101001791) (101001791)
- BMBF 01GM2202C - STOP-FSGS - Translationaler Forschungsverbund zur Verbesserung der Diagnostik und Therapie der FSGS, Histopathologische Bildanalyse und Analyse von pathogenen Signalwegen (01GM2202C) (01GM2202C)
- BMWK 01MK2002A - Verbundprojekt: EMPAIA – Ecosystem for pathology diagnostics with AI assistance; Teilvorhaben: Koordination, Referenzzentren und Workflowintegragtion von KI-Lösungen (01MK2002A) (01MK2002A)
- BMG-ZMVI1-2520DAT111 - Diagnosestellung und Risikostratifizierung von Lebererkrankungen mittels Deep Learning anhand von klinischen Routinedaten (DEEP LIVER) (BMG-ZMVI1-2520DAT111) (BMG-ZMVI1-2520DAT111)
Thematische Einordnung (Klassifikation)
DDC: 570
OpenAccess: 
PDF
Dokumenttyp
Journal Article
Format
online
Sprache
English
Anmerkung
Peer reviewed article
Externe Identnummern
SCOPUS: SCOPUS:2-s2.0-85166784695
WOS Core Collection: WOS:001043728000001
PubMed: pmid:37550386
Interne Identnummern
RWTH-2023-08984
Datensatz-ID: 969151
Beteiligte Länder
Germany
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; Article Processing Charges ; BIOSIS Previews ; Biological Abstracts ; Clarivate Analytics Master Journal List ; Current Contents - Life Sciences ; DOAJ Seal ; Ebsco Academic Search ; Essential Science Indicators ; Fees ; IF < 5 ; JCR ; PubMed Central ; SCOPUS ; Science Citation Index Expanded ; Web of Science Core Collection
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