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Dokumenttyp:
Zeitschriftenaufsatz 
Autor(en):
Huang, Jialing; Huth, Cornelia; Covic, Marcela; Troll, Martina; Adam, Jonathan; Zukunft, Sven; Prehn, Cornelia; Wang, Li; Nano, Jana; Scheerer, Markus F.; Neschen, Susanne; Kastenmüller, Gabi; Suhre, Karsten; Laxy, Michael; Schliess, Freimut; Gieger, Christian; Adamski, Jerzy; Hrabe de Angelis, Martin; Peters, Annette; Wang-Sattler, Rui 
Titel:
Machine Learning Approaches Reveal Metabolic Signatures of Incident Chronic Kidney Disease in Individuals With Prediabetes and Type 2 Diabetes 
Zeitschriftentitel:
Diabetes 
Jahr:
2020 
Band / Volume:
69 
Heft / Issue:
12 
Seitenangaben Beitrag:
2756-2765 
Reviewed:
ja 
Sprache:
en 
Volltext / DOI:
Verlag / Institution:
American Diabetes Association 
E-ISSN:
0012-17971939-327X 
Impact Factor:
7,72 
Scimago-Quartil:
Q1 
Publikationsdatum:
06.10.2020 
Semester:
WS 20-21 
TUM Einrichtung:
Professur Public Health und Prävantion