HIV-1 Fitness Landscape Models for Indinavir Treatment Pressure Using Observed 
Evolution in Longitudinal Sequence Data Are Predictive for Treatment Failure

Sangeda, Raphael Z.; Theys, Kristof; Beheydt, Gertjan; Rhee, Soo-Yon; Deforche, Koen; Vercauteren, Jurgen; Libin, Pieter; Imbrechts, Stijn; Grossman, Zehava; Camacho, Ricardo J.; Van Laethem, Kristel; Pironti, Alejandro; Zazzi, Maurizio; Sönnerborg, Anders; Incardona, Francesca; De Luca, Andrea; Torti, Carolo; Ruiz, Lidia; Van de Vijver, David A. M. C.; Shafer, Robert W.; Bruzzone, Bianca; Van Wijngaerden, Eric; Vandamme, Anne-Mieke

doi:10.1016/j.meegid.2013.03.014

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HIV-1 Fitness Landscape Models for Indinavir Treatment Pressure Using Observed Evolution in Longitudinal Sequence Data Are Predictive for Treatment Failure

MPG-Autoren

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Pironti, Alejandro
Computational Biology and Applied Algorithmics, MPI for Informatics, Max Planck Society;

Externe Ressourcen

http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1567134813000877
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Zitation

Sangeda, R. Z., Theys, K., Beheydt, G., Rhee, S.-Y., Deforche, K., Vercauteren, J., et al. (2013). HIV-1 Fitness Landscape Models for Indinavir Treatment Pressure Using Observed Evolution in Longitudinal Sequence Data Are Predictive for Treatment Failure. Infection, Genetics and Evolution, 19, 349-360. doi:10.1016/j.meegid.2013.03.014.

Zitierlink: https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-0015-8477-C

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