• Medientyp: E-Artikel
  • Titel: Urinary Polyamine Biomarker Panels with Machine-Learning Differentiated Colorectal Cancers, Benign Disease, and Healthy Controls
  • Beteiligte: Nakajima, Tetsushi; Katsumata, Kenji; Kuwabara, Hiroshi; Soya, Ryoko; Enomoto, Masanobu; Ishizaki, Tetsuo; Tsuchida, Akihiko; Mori, Masayo; Hiwatari, Kana; Soga, Tomoyoshi; Tomita, Masaru; Sugimoto, Masahiro
  • Erschienen: MDPI AG, 2018
  • Erschienen in: International Journal of Molecular Sciences
  • Sprache: Englisch
  • DOI: 10.3390/ijms19030756
  • ISSN: 1422-0067
  • Schlagwörter: Inorganic Chemistry ; Organic Chemistry ; Physical and Theoretical Chemistry ; Computer Science Applications ; Spectroscopy ; Molecular Biology ; General Medicine ; Catalysis
  • Entstehung:
  • Anmerkungen:
  • Zugangsstatus: Freier Zugang