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Titel:

Machine Learning Approaches Reveal Metabolic Signatures of Incident Chronic Kidney Disease in Individuals With Prediabetes and Type 2 Diabetes

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
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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