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Zeitschriftenartikel

Epigenomic Profiling of Human CD4+ T Cells Supports a Linear Differentiation Model and Highlights Molecular Regulators of Memory Development

MPG-Autoren
http://pubman.mpdl.mpg.de/cone/persons/resource/persons199442

Dheghani Amirabad,  Azim
Computational Biology and Applied Algorithmics, MPI for Informatics, Max Planck Society;

http://pubman.mpdl.mpg.de/cone/persons/resource/persons201652

Behjati Ardakani,  Fatemeh
Computational Biology and Applied Algorithmics, MPI for Informatics, Max Planck Society;

http://pubman.mpdl.mpg.de/cone/persons/resource/persons44364

Ebert,  Peter
Computational Biology and Applied Algorithmics, MPI for Informatics, Max Planck Society;

http://pubman.mpdl.mpg.de/cone/persons/resource/persons45073

Müller,  Fabian
Computational Biology and Applied Algorithmics, MPI for Informatics, Max Planck Society;

http://pubman.mpdl.mpg.de/cone/persons/resource/persons44907

Lengauer,  Thomas
Computational Biology and Applied Algorithmics, MPI for Informatics, Max Planck Society;

http://pubman.mpdl.mpg.de/cone/persons/resource/persons127666

Schulz,  Marcel H.
Computational Biology and Applied Algorithmics, MPI for Informatics, Max Planck Society;

Externe Ressourcen
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Volltexte (frei zugänglich)

1-s2.0-S1074761316304332-main.pdf
(Verlagsversion), 14MB

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Zitation

Durek, P., Nordström, K., Gasparoni, G., Salhab, A., Kressler, C., de Almeida, M., et al. (2016). Epigenomic Profiling of Human CD4+ T Cells Supports a Linear Differentiation Model and Highlights Molecular Regulators of Memory Development. Immunity, 45(5), 1148-1161. doi:10.1016/j.immuni.2016.10.022.


Zitierlink: http://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-002C-2DF6-1
Zusammenfassung
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