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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:
- doi:10.2337/db20-0586
- 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
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