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Towards better prediction of Mycobacterium tuberculosis lineages from MIRU-VNTR data.
Thain, Nithum; Le, Christopher; Crossa, Aldo; Ahuja, Shama Desai; Meissner, Jeanne Sullivan; Mathema, Barun; Kreiswirth, Barry; Kurepina, Natalia; Cohen, Ted; Chindelevitch, Leonid.
Afiliación
  • Thain N; School of Computing Science, Simon Fraser University, Burnaby, BC, Canada.
  • Le C; School of Computing Science, Simon Fraser University, Burnaby, BC, Canada.
  • Crossa A; New York City Department of Health and Mental Hygiene, Queens, NY, USA.
  • Ahuja SD; New York City Department of Health and Mental Hygiene, Queens, NY, USA.
  • Meissner JS; New York City Department of Health and Mental Hygiene, Queens, NY, USA.
  • Mathema B; Department of Epidemiology, Mailman School of Public Health, Columbia University, New York, NY, USA.
  • Kreiswirth B; Public Health Research Institute TB Center, Rutgers University, Newark, NJ, USA.
  • Kurepina N; Public Health Research Institute TB Center, Rutgers University, Newark, NJ, USA.
  • Cohen T; Epidemiology of Microbial Diseases, Yale School of Public Health, New Haven, CT, USA.
  • Chindelevitch L; School of Computing Science, Simon Fraser University, Burnaby, BC, Canada. Electronic address: leonid@sfu.ca.
Infect Genet Evol ; 72: 59-66, 2019 08.
Article en En | MEDLINE | ID: mdl-29960078
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Texto completo: 1 Colección: 01-internacional Base de datos: MEDLINE Asunto principal: Epidemiología Molecular / Aprendizaje Automático / Mycobacterium tuberculosis Tipo de estudio: Prognostic_studies / Risk_factors_studies Límite: Humans País/Región como asunto: America do norte Idioma: En Revista: Infect Genet Evol Asunto de la revista: BIOLOGIA / DOENCAS TRANSMISSIVEIS / GENETICA Año: 2019 Tipo del documento: Article País de afiliación: Canadá Pais de publicación: Países Bajos
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