de.mpg.escidoc.pubman.appbase.FacesBean
Deutsch
 
Hilfe Wegweiser Impressum Kontakt Einloggen
  DetailsucheBrowse

Datensatz

DATENSATZ AKTIONENEXPORT

Freigegeben

Zeitschriftenartikel

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

MPG-Autoren
http://pubman.mpdl.mpg.de/cone/persons/resource/persons45193

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

Volltexte (frei zugänglich)
Es sind keine frei zugänglichen Volltexte verfügbar
Ergänzendes Material (frei zugänglich)
Es sind keine frei zugänglichen Ergänzenden Materialien verfügbar
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: http://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-0015-8477-C
Zusammenfassung
Es ist keine Zusammenfassung verfügbar