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Publicación seriada

Afrontamiento del síndrome de Burnout asociado a un rebrote de COVID-19 en Santiago de Cuba = Coping with Burnout Syndrome Associated with a COVID-19 Flare-up in Santiago de Cuba

ISSN: 15612961 · Editor / fuente: Editorial Ciencias Médicas,

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Publicación seriada

Abdomen agudo durante la pandemia COVID-19 = Acute Abdomen during the COVID-19 Pandemic

ISSN: 15612945 · Editor / fuente: Editorial Ciencias Médicas,

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Publicación seriada

Actividad anticaries de una crema dental con propóleos

ISSN: 00347507 · Editor / fuente: Editorial Ciencias Médicas

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Publicación seriada

A propósito de historia, género y política en los 70

ISSN: 03286169 · Editor / fuente: Area de Estudios Interdisciplinarios de la Mujer, Departamento de Ciencias Sociales, Universidad Nacional de Luján,

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Publicación seriada

"1º Congresso Luso-Afro-Brasileiro de Ciências Sociais" - Portugal

ISSN: 01034014 · Editor / fuente: Universidade de São Paulo

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Publicación seriada

"1985: Argentina, potencia mundial" : desarrollismo y proyecciones demográficas en la prensa del sesquicentenario

ISSN: 03292665 · Editor / fuente: Instituto de Estudios Sociohistóricos, Facultad de Ciencias Humanas, Universidad Nacional de La Pampa

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Clamping, bending, and twisting inter-domain motions in the misfold-recognizing portion of UDP-glucose: Glycoprotein glucosyltransferase
Artículo
Material complementario disponible Artículo CONICET Digital
Clamping, bending, and twisting inter-domain motions in the misfold-recognizing portion of UDP-glucose: Glycoprotein glucosyltransferase
Modenutti, Carlos Pablo et al · Cell Press · 2021 · ISSN 0969-2126
UDP-glucose:glycoprotein glucosyltransferase (UGGT) flags misfolded glycoproteins for ER retention. We report crystal structures of full-length Chaetomium thermophilum UGGT (CtUGGT), two CtUGGT double-cysteine mutants, a...
Idioma eng
Material complementario disponibleEl enlace apunta a material asociado, anexos, tablas, datos o página complementaria. No se marca como libro/texto completo.
Material complementario
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Using molecular embeddings in QSAR modeling: Does it make a difference?
Artículo
Material complementario disponible Artículo CONICET Digital
Using molecular embeddings in QSAR modeling: Does it make a difference?
Sabando, María Virginia et al · Oxford University Press · 2021 · ISSN 1467-5463
With the consolidation of deep learning in drug discovery, several novel algorithms for learning molecular representations have been proposed. Despite the interest of the community in developing new methods for learning ...
Idioma eng
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