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Medientyp: E-Book; Hochschulschrift Titel: Integration of Multi-Omic Datasets on Antimicrobial Resistance for Large-Scale Biomedical Data Science Beteiligte: Spänig, Sebastian [Verfasser]; Heider, Dominik [Akademischer Betreuer] Erschienen: Marburg: Philipps-Universität Marburg, 2022 Umfang: Online-Ressource Sprache: Englisch DOI: 10.17192/z2022.0219 Identifikator: Schlagwörter: Bioinformatics ; Antimicrobial Peptides ; Biomedicine ; Machine Learning ; Data Science ; Antimicrobial Resistance ; Hochschulschrift Entstehung: Hochschulschrift: Dissertation, Marburg, Philipps-Universität Marburg, 2022 Anmerkungen: Zugangsstatus: Freier Zugang