S'abonner

A computational model to predict severity of atopic eczema from 30 serum proteins - 06/10/16

Doi : 10.1016/j.jaci.2016.04.018 
Linda Krause, MSc a, Vagkan Mourantchanian, MD b, Knut Brockow, MD b, Fabian J. Theis, PhD a, c, Carsten B. Schmidt-Weber, PhD d, Bettina Knapp, PhD a, Nikola S. Mueller, PhD a, Stefanie Eyerich, PhD d
a Institute of Computational Biology, Helmholtz Center Munich, Neuherberg, Germany 
b Department of Dermatology and Allergy, Technische Universität Munich, Munich, Germany 
c Department of Mathematics, Technische Universität München, Munich, Germany 
d ZAUM – Center of Allergy and Environment, Technische Universität and Helmholtz Center Munich, Member of the German Center for Lung Research (DZL), Munich, Germany 


 The authors were supported by the Helmholtz Association (grant no. VH-NG-923), the Fondation Acteria, the German Research Foundation (grant no. EY97/3-1), the Priority Program of the German Research Foundation (InKoMBio, grant no. Th900/6-2), the European Union (ERC [259294]11), and the Bavarian Academy of Sciences.
 Disclosure of potential conflict of interest: F. J. Theis has received research support from ERC [259294]11. C. B. Schmidt-Weber has received research support from SFB/TR22, Allergopharma, Zeller AG, Pfizer, and the Bavarian Science Foundation; has received consultancy fees from GLS; has provided expert testimony for patent lawyers; has received lecture fees from Leopharma and Allergopharma; has a patent through LetiPharma, PLS Design; and has received travel support from Allergopharma. N. S. Mueller has received research support from the Priority Program of the 20 German Research Foundation (InKoMBio, grant no. Th900/6-2). S. Eyerich has received research support from the Helmholtz Association. The rest of the authors declare that they have no relevant conflicts of interest.


© 2016  American Academy of Allergy, Asthma & Immunology. Publié par Elsevier Masson SAS. Tous droits réservés.
Ajouter à ma bibliothèque Retirer de ma bibliothèque Imprimer
Export

    Export citations

  • Fichier

  • Contenu

Vol 138 - N° 4

P. 1207 - octobre 2016 Retour au numéro
Article précédent Article précédent
  • Reproducibility of the inflammatory response to inhaled endotoxin in healthy volunteers
  • Aaron K. Kobernick, David B. Peden, Haibo Zhou, Qinging Zhou, Madeline Adams Dillon, Neil E. Alexis
| Article suivant Article suivant
  • Elucidating the effects of disease-causing mutations on STAT3 function in autosomal-dominant hyper-IgE syndrome
  • Simon J. Pelham, Helen C. Lenthall, Elissa K. Deenick, Stuart G. Tangye

Bienvenue sur EM-consulte, la référence des professionnels de santé.
L’accès au texte intégral de cet article nécessite un abonnement.

Déjà abonné à cette revue ?

Elsevier s'engage à rendre ses eBooks accessibles et à se conformer aux lois applicables. Compte tenu de notre vaste bibliothèque de titres, il existe des cas où rendre un livre électronique entièrement accessible présente des défis uniques et l'inclusion de fonctionnalités complètes pourrait transformer sa nature au point de ne plus servir son objectif principal ou d'entraîner un fardeau disproportionné pour l'éditeur. Par conséquent, l'accessibilité de cet eBook peut être limitée. Voir plus

Mon compte


Plateformes Elsevier Masson

Déclaration CNIL

EM-CONSULTE.COM est déclaré à la CNIL, déclaration n° 1286925.

En application de la loi nº78-17 du 6 janvier 1978 relative à l'informatique, aux fichiers et aux libertés, vous disposez des droits d'opposition (art.26 de la loi), d'accès (art.34 à 38 de la loi), et de rectification (art.36 de la loi) des données vous concernant. Ainsi, vous pouvez exiger que soient rectifiées, complétées, clarifiées, mises à jour ou effacées les informations vous concernant qui sont inexactes, incomplètes, équivoques, périmées ou dont la collecte ou l'utilisation ou la conservation est interdite.
Les informations personnelles concernant les visiteurs de notre site, y compris leur identité, sont confidentielles.
Le responsable du site s'engage sur l'honneur à respecter les conditions légales de confidentialité applicables en France et à ne pas divulguer ces informations à des tiers.


Tout le contenu de ce site: Copyright © 2026 Elsevier, ses concédants de licence et ses contributeurs. Tout les droits sont réservés, y compris ceux relatifs à l'exploration de textes et de données, a la formation en IA et aux technologies similaires. Pour tout contenu en libre accès, les conditions de licence Creative Commons s'appliquent.