1. ArcAdiA Archivio Aperto di Ateneo
  2. Tipologia di Documenti
  3. T - Tesi di dottorato
Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: http://hdl.handle.net/2307/119
Campo DCValoreLingua
dc.contributor.advisorUlivi, Giovanni-
dc.contributor.authorProsperi, Mattia-
dc.date.accessioned2008-11-05T19:45:17Z-
dc.date.available2008-11-05T19:45:17Z-
dc.date.issued2008-04-07-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/2307/119-
dc.language.isoenit
dc.publisherUniversità degli studi Roma Treit
dc.titleMathematical model and statistical learning of HIV- 1 genetic evolution mechanisms under drug pressure for treatment optimisationit
dc.typeDoctoral Thesisit
dc.subject.miurSettori Disciplinari MIUR::Scienze matematiche e informaticheit
dc.subject.miurScienze matematiche e informatiche-
dc.subject.isicruiCategorie ISI-CRUI::Scienze matematiche e informaticheit
dc.subject.isicruiScienze matematiche e informatiche-
dc.subject.anagraferoma3Scienze matematiche e informaticheit
dc.contributor.refereeIannello, Giulio-
dc.contributor.refereeCozzi-Lepri, Alessandro-
dc.description.romatrecurrentDipartimento di Informatica e automazione*
item.languageiso639-1other-
item.fulltextWith Fulltext-
item.grantfulltextopen-
È visualizzato nelle collezioni:X_Dipartimento di Informatica e automazione
T - Tesi di dottorato
File in questo documento:
File Descrizione DimensioniFormato
PhD_thesis_PROSPERI.pdf4.69 MBAdobe PDFVisualizza/apri
Visualizza la scheda semplice del documento Suggerisci questo documento

Page view(s)

358
checked on 27-mag-2026

Download(s)

121
checked on 27-mag-2026

Google ScholarTM

Check


Tutti i documenti archiviati in DSpace sono protetti da copyright. Tutti i diritti riservati.