Towards predictive biology: using stress responses in a bacterial pathogen to link molecular state to phenotype

迈向预测生物学:利用细菌病原体的应激反应将分子状态与表型联系起来

基本信息

  • 批准号:
    BB/K017373/1
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 2.96万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    英国
  • 项目类别:
    Research Grant
  • 财政年份:
    2013
  • 资助国家:
    英国
  • 起止时间:
    2013 至 无数据
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

Abstracts are not currently available in GtR for all funded research. This is normally because the abstract was not required at the time of proposal submission, but may be because it included sensitive information such as personal details.
目前GtR中并没有所有资助研究的摘要。这通常是因为在提交提案时不需要摘要,但也可能是因为摘要中包含个人详细信息等敏感信息。

项目成果

期刊论文数量(0)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year }}
  • 期刊:
  • 影响因子:
    {{ item.factor }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ monograph.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ sciAawards.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ conferencePapers.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ patent.updateTime }}

Martin Woodward其他文献

Constitutive expression of the anti‐apoptotic Bcl‐2 family member A1 in murine endothelial cells leads to transplant tolerance
抗凋亡 Bcl-2 家族成员 A1 在小鼠内皮细胞中的组成型表达导致移植耐受
  • DOI:
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
  • 影响因子:
    4.6
  • 作者:
    L. Smyth;L. Smyth;L. Smyth;Lucy Meader;Fang Xiao;Martin Woodward;Hugh J. M. Brady;R. Lechler;Giovanna Lombardi
  • 通讯作者:
    Giovanna Lombardi
Critical Analysis of the PIE Testability Technique
  • DOI:
    10.1023/a:1022190021310
  • 发表时间:
    2002-01-01
  • 期刊:
  • 影响因子:
    2.300
  • 作者:
    Zuhoor Al-Khanjari;Martin Woodward;Haider Ali Ramadhan
  • 通讯作者:
    Haider Ali Ramadhan

Martin Woodward的其他文献

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year }}
  • 期刊:
  • 影响因子:
    {{ item.factor }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

相似海外基金

Proteogenomic translator for cancer biomarker discovery towards precision medicine
用于癌症生物标志物发现和精准医学的蛋白质基因组翻译
  • 批准号:
    10442088
  • 财政年份:
    2022
  • 资助金额:
    $ 2.96万
  • 项目类别:
CyberGut: towards personalized human-microbiome metabolic modeling for precision health and nutrition
Cyber​​Gut:针对精准健康和营养的个性化人类微生物代谢模型
  • 批准号:
    10502912
  • 财政年份:
    2022
  • 资助金额:
    $ 2.96万
  • 项目类别:
CyberGut: towards personalized human-microbiome metabolic modeling for precision health and nutrition
Cyber​​Gut:针对精准健康和营养的个性化人类微生物代谢模型
  • 批准号:
    10654052
  • 财政年份:
    2022
  • 资助金额:
    $ 2.96万
  • 项目类别:
Proteogenomic translator for cancer biomarker discovery towards precision medicine
用于癌症生物标志物发现和精准医学的蛋白质基因组翻译
  • 批准号:
    10655588
  • 财政年份:
    2022
  • 资助金额:
    $ 2.96万
  • 项目类别:
Towards a Virtual Biopsy: An improved multimodal imaging biomarker to guide treatment decisions in neuro-oncology by combining advanced tissue microstructure imaging with deep learning
走向虚拟活检:一种改进的多模态成像生物标志物,通过将先进的组织微观结构成像与深度学习相结合来指导神经肿瘤学的治疗决策
  • 批准号:
    10325327
  • 财政年份:
    2021
  • 资助金额:
    $ 2.96万
  • 项目类别:
Towards Accurate Protein Structure Predictions with SAXS Technology (TAPESTRY)
利用 SAXS 技术 (TAPESTRY) 实现准确的蛋白质结构预测
  • 批准号:
    10171872
  • 财政年份:
    2020
  • 资助金额:
    $ 2.96万
  • 项目类别:
Machine learning approaches towards risk assessment and prediction of adverse pregnancy outcomes
用于风险评估和预测不良妊娠结局的机器学习方法
  • 批准号:
    10226370
  • 财政年份:
    2020
  • 资助金额:
    $ 2.96万
  • 项目类别:
Towards Accurate Protein Structure Predictions with SAXS Technology (TAPESTRY)
利用 SAXS 技术 (TAPESTRY) 实现准确的蛋白质结构预测
  • 批准号:
    10418659
  • 财政年份:
    2020
  • 资助金额:
    $ 2.96万
  • 项目类别:
Machine learning approaches towards risk assessment and prediction of adverse pregnancy outcomes
用于风险评估和预测不良妊娠结局的机器学习方法
  • 批准号:
    10453757
  • 财政年份:
    2020
  • 资助金额:
    $ 2.96万
  • 项目类别:
Machine learning approaches towards risk assessment and prediction of adverse pregnancy outcomes
用于风险评估和预测不良妊娠结局的机器学习方法
  • 批准号:
    10063323
  • 财政年份:
    2020
  • 资助金额:
    $ 2.96万
  • 项目类别:
{{ showInfoDetail.title }}

作者:{{ showInfoDetail.author }}

知道了