Podrobno

Proučevanje izražanja gena za fosfatidiletanolamin-N-metiltransferazo v nedrobnoceličnem pljučnem rakavem tkivu : diplomska naloga
ID Zinrajh, David (Avtor), ID Černe, Darko (Mentor) Več o mentorju... Povezava se odpre v novem oknu

URLURL - Predstavitvena datoteka, za dostop obiščite http://www.ffa.uni-lj.si/fileadmin/datoteke/Knjiznica/diplome/2013/Zinrajh_David_dipl_nal_2013.pdf Povezava se odpre v novem oknu

Jezik:Slovenski jezik
Ključne besede:pljučni rak, nedrobnocelični pljučni rak, fosfatidiletanolamin-N-metiltransferaza, ekspresija gena, analiza preživetja, izolacija DNK, holin
Vrsta gradiva:Diplomsko delo
Tipologija:2.11 - Diplomsko delo
Organizacija:FFA - Fakulteta za farmacijo
Kraj izida:Ljubljana
Založnik:[D. Zinrajh]
Leto izida:2013
Št. strani:VI, 57 str.
PID:20.500.12556/RUL-44314 Povezava se odpre v novem oknu
UDK:616.24-07(043.2)
COBISS.SI-ID:3471473 Povezava se odpre v novem oknu
Datum objave v RUL:10.07.2015
Število ogledov:3987
Število prenosov:607
Metapodatki:XML DC-XML DC-RDF
:
ZINRAJH, David, 2013, Proučevanje izražanja gena za fosfatidiletanolamin-N-metiltransferazo v nedrobnoceličnem pljučnem rakavem tkivu : diplomska naloga [na spletu]. Diplomsko delo. Ljubljana : D. Zinrajh. [Dostopano 22 julij 2025]. Pridobljeno s: http://www.ffa.uni-lj.si/fileadmin/datoteke/Knjiznica/diplome/2013/Zinrajh_David_dipl_nal_2013.pdf
Kopiraj citat
Objavi na:Bookmark and Share

Sekundarni jezik

Jezik:Angleški jezik
Naslov:Study of phosphatidylethanolamine N-methyltransferase gene expression in non-small cell lung cancer tissue

Podobna dela

Podobna dela v RUL:
  1. DEEP LEARNING METHODS FOR BIOMETRIC RECOGNITION BASED ON EYE INFORMATION
  2. Part of speech tagging of slovene language using deep neural networks
  3. Automatic classification of buildings with deep learning
  4. Object detection and classification in aquatic environment using convolutional neural networks
  5. Superposition and compression of deep neutral networks
Podobna dela v drugih slovenskih zbirkah:
  1. Time series classification based on convolutional neural networks
  2. The preparation of photos' dataset and its classification using deep neural networks
  3. Prediction of geospatial raster data using convolutional neural networks
  4. Development of an advanced system for lane detection on GPU platforms
  5. Comparison of different deep neural network learning algorithms in autonomous driving

Nazaj