Vaš brskalnik ne omogoča JavaScript!
JavaScript je nujen za pravilno delovanje teh spletnih strani. Omogočite JavaScript ali pa uporabite sodobnejši brskalnik.
Repozitorij Univerze v Ljubljani
Nacionalni portal odprte znanosti
Odprta znanost
DiKUL
slv
|
eng
Iskanje
Brskanje
Novo v RUL
Kaj je RUL
V številkah
Pomoč
Prijava
Podrobno
Bakterijske lakaze od gena do encima : doktorska disertacija
ID
Ausec, Luka
(
Avtor
),
ID
Mandić-Mulec, Ines
(
Mentor
)
Več o mentorju...
PDF - Predstavitvena datoteka,
prenos
(11,04 MB)
MD5: A085DA80CABD384FAC639D3CA18F5E20
PID:
20.500.12556/rul/1091c554-6311-4fd8-b78b-b3f458180ee3
Galerija slik
Jezik:
Slovenski jezik
Ključne besede:
bakterije
,
lakaze
,
bakterijske lakaze
,
mikrobiologija tal
,
mokrišča
,
šotna tla
,
raznolikost
,
mikrobne zdužbe
,
bioinformatika
,
heterologno izražanje genov
,
rekombinantni encimi
Vrsta gradiva:
Doktorska disertacija
Tipologija:
2.08 - Doktorska disertacija
Organizacija:
BF - Biotehniška fakulteta
Založnik:
[L. Ausec]
Leto izida:
2014
Št. strani:
X, 76 f.
PID:
20.500.12556/RUL-76688
UDK:
579.25/.26:577.15:575.112
COBISS.SI-ID:
4370040
Datum objave v RUL:
30.12.2015
Število ogledov:
5567
Število prenosov:
436
Metapodatki:
Citiraj gradivo
Navadno besedilo
BibTeX
EndNote XML
EndNote/Refer
RIS
ABNT
ACM Ref
AMA
APA
Chicago 17th Author-Date
Harvard
IEEE
ISO 690
MLA
Vancouver
:
AUSEC, Luka, 2014,
Bakterijske lakaze od gena do encima : doktorska disertacija
[na spletu]. Doktorska disertacija. L. Ausec. [Dostopano 20 avgust 2025]. Pridobljeno s: https://repozitorij.uni-lj.si/IzpisGradiva.php?lang=slv&id=76688
Kopiraj citat
Objavi na:
Sekundarni jezik
Jezik:
Angleški jezik
Naslov:
Bacterial laccases from gene to enzyme
Ključne besede:
bacteria
,
laccases
,
bacterial laccases
,
soil microbiology
,
wetlands
,
peat soils
,
diversity
,
microbial communities
,
bioinformatics
,
heterologous expression
,
recombinant enzymes
Podobna dela
Podobna dela v RUL:
Long-term object tracking using region proposals
Segmentacija rok za obogateno resničnost
Improving quality of scanned visual content using convolutional neural networks
Recovery of superquadric parameters from depth images using deep learning
Discriminative correlation filter with segmentation and context for robust tracking
Podobna dela v drugih slovenskih zbirkah:
Ni podobnih del
Nazaj