Blood Advances - Czasopismo - MOST Wiedzy

Twoje konto

zaloguj

Wyszukiwarka

Blood Advances

ISSN:

2473-9529

eISSN:

2473-9537

Dyscypliny:

  • inżynieria biomedyczna (Dziedzina nauk inżynieryjno-technicznych)
  • biologia medyczna (Dziedzina nauk medycznych i nauk o zdrowiu)
  • nauki farmaceutyczne (Dziedzina nauk medycznych i nauk o zdrowiu)
  • nauki medyczne (Dziedzina nauk medycznych i nauk o zdrowiu)
  • nauki o zdrowiu (Dziedzina nauk medycznych i nauk o zdrowiu)
  • biotechnologia (Dziedzina nauk ścisłych i przyrodniczych)

Punkty Ministerialne: Pomoc

Punkty Ministerialne - aktualny rok
Rok Punkty Lista
Rok 2025 40 Ministerialna lista czasopism punktowanych 2024
Punkty Ministerialne - lata ubiegłe
Rok Punkty Lista
2025 40 Ministerialna lista czasopism punktowanych 2024
2024 40 Ministerialna lista czasopism punktowanych 2024
2023 40 Lista ministerialna czasopism punktowanych 2023
2022 40 Lista ministerialna czasopism punktowanych (2019-2022)
2021 40 Lista ministerialna czasopism punktowanych (2019-2022)
2020 40 Lista ministerialna czasopism punktowanych (2019-2022)
2019 40 Lista ministerialna czasopism punktowanych (2019-2022)

Model czasopisma:

Open Access

Punkty CiteScore:

Punkty CiteScore - aktualny rok
Rok Punkty
Rok 2023 12.7
Punkty CiteScore - lata ubiegłe
Rok Punkty
2023 12.7
2022 11.5
2021 9.6
2020 6.5
2019 4
2018 1

Impact Factor:

Zaloguj się aby zobaczyć Współczynnik Impact Factor dla tego czasopisma

Sherpa Romeo:

https://openpolicyfinder.jisc.ac.uk/id/publication/32010

Prace opublikowane w tym czasopiśmie

Filtry

wszystkich: 1

  • Kategoria
  • Rok
  • Opcje

wyczyść Filtry wybranego katalogu niedostępne

Katalog Czasopism

Rok 2025
  • Impact of clinical factors on accuracy of ovarian cancer detection via platelet RNA profiling
    Publikacja

    - Blood Advances - Rok 2025

    Ovarian cancer (OC) presents a diagnostic challenge, often resulting in poor patient outcomes. Platelet RNA sequencing, which reflects host response to disease, shows promise for earlier OC detection. This study examines the impact of sex, age, platelet count, and the training on cancer types other than OC on classification accuracy achieved in the previous platelet-alone training data set. A total of 339 samples from healthy donors...

    Pełny tekst do pobrania w serwisie zewnętrznym

wyświetlono 132 razy