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Forward Genomics: neue Methode zur Findung von Assoziationen zwischen genomischen und phänotypischen Unterschieden

https://www.mpg.de/7687180/mpipks_jb_2013?c=7291695&force_lang=de

Welche Unterschiede im Genom sind für phänotypische Unterschiede, die wir überall in der Natur beobachten, verantwortlich? Eine neue Methode kann helfen, diese Frage für Phänotypen zu beantworten, die wiederholt in der Evolution verlorengegangen sind.
, die Mutationen in wichtigen Genombereichen (wie in diesem überlebenswichtigen Gen

Forward Genomics: neue Methode zur Findung von Assoziationen zwischen genomischen und phänotypischen Unterschieden

https://www.mpg.de/7687180/mpipks_jb_2013?c=2191

Welche Unterschiede im Genom sind für phänotypische Unterschiede, die wir überall in der Natur beobachten, verantwortlich? Eine neue Methode kann helfen, diese Frage für Phänotypen zu beantworten, die wiederholt in der Evolution verlorengegangen sind.
, die Mutationen in wichtigen Genombereichen (wie in diesem überlebenswichtigen Gen

Forward Genomics: neue Methode zur Findung von Assoziationen zwischen genomischen und phänotypischen Unterschieden

https://www.mpg.de/7687180/mpipks_jb_2013?c=7291695

Welche Unterschiede im Genom sind für phänotypische Unterschiede, die wir überall in der Natur beobachten, verantwortlich? Eine neue Methode kann helfen, diese Frage für Phänotypen zu beantworten, die wiederholt in der Evolution verlorengegangen sind.
, die Mutationen in wichtigen Genombereichen (wie in diesem überlebenswichtigen Gen

Forward Genomics: neue Methode zur Findung von Assoziationen zwischen genomischen und phänotypischen Unterschieden

https://www.mpg.de/7687180/mpipks_jb_2013

Welche Unterschiede im Genom sind für phänotypische Unterschiede, die wir überall in der Natur beobachten, verantwortlich? Eine neue Methode kann helfen, diese Frage für Phänotypen zu beantworten, die wiederholt in der Evolution verlorengegangen sind.
, die Mutationen in wichtigen Genombereichen (wie in diesem überlebenswichtigen Gen

Einblicke in Depression mithilfe Künstlicher Intelligenz (KI)

https://www.mpg.de/21956592/psych_jb_2023

Unsere Forschung zeigt eine Verbindung zwischen erhöhten Entzündungswerten und depressiven Symptomen. In unserer Studie identifizierten wir mittels umfangreicher KI-Analysen immun-bezogene Depressionssubgruppen. Unsere Ergebnisse unterstreichen die Komplexität der immunologischen Beteiligung an Depressionen und die Bedeutung unterschiedlicher molekularer Marker.
Zum Beispiel wurde das Gen ZEB2, das verstärkt in bestimmten Immunzellen aktiv ist