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CareLit · DOI-Nachweis · Das Gesundheitswesen

Analysis of exhausted T cells, systemically enhanced cytokine levels ex vivo and Machine Learning Facilitated Search for Ageing-Related Biomarkers

Beyer, C.; Jamaludeen, N.; Vogel, K.; Pierau, M.; Lingel, H.; Meltendorf, S.; Spiliopoulou, M.; Brunner-Weinzierl, M. · Das Gesundheitswesen · Ausgabe 8/09/2022 · S. 1 bis 1

DOI 10.1055/s-0042-1753969

Bibliografische Angaben

Nachweis in CareLit

Autor:innenBeyer, C.; Jamaludeen, N.; Vogel, K.; Pierau, M.; Lingel, H.; Meltendorf, S.; Spiliopoulou, M.; Brunner-Weinzierl, M.
ZeitschriftDas Gesundheitswesen
Ausgabe8/09/2022
Jahrgang / SeitenJg. 84 · S. 1 bis 1

Kernaussage aus der Literatur

Abstract-Vorschau

Einleitung The aging of the immune system is an individual process with high variability: Two persons of the same biological age may differ substantially in the response of their immune system towards diseases and further conditions. The goal of ImmunLearning is to identify cytokines that reflect the immune system’s status and to subsequently use these biomarkers to assess a person’s ‘immuno-fitness’ at home or at p…

Zitieren

Zitierempfehlung

Beyer, C.; Jamaludeen, N.; Vogel, K.; Pierau, M.; Lingel, H.; Meltendorf, S.; Spiliopoulou, M.; Brunner-Weinzierl, M (2022) Analysis of exhausted T cells, systemically enhanced cytokine levels ex vivo and Machine Learning Facilitated Search for Ageing-Related Biomarkers. Das Gesundheitswesen, 84 (8/09), 1 bis 1. https://doi.org/10.1055/s-0042-1753969

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