الرئيسية › دليل الباحثين › Azer Farah
Azer Farah
الانتماء : Institut Pasteur de Tunis · Tunis El Manar University
- 3منشورات (انتماء تونسي)
- 18مجموع المنشورات
- 135الاستشهادات
- 6مؤشر h
الملف البحثي
لدى Azer Farah 3 منشور(ات) مفهرسة (2020). تُنشر أعماله أساسًا في «Frontiers in Bioengineering and Biotechnology»، «BMC Cancer» و«Tumor Biology». أكثر مقالاته استشهادًا هو «Novel Strategies to Optimize the Amplification of Single-Stranded DNA» (2020)، وقد استُشهد به 16 مرة. شارك في تأليف أعماله 12 باحثًا على الأقل، منهم باحثون من مؤسسات في كندا، الولايات المتحدة.
هل هذا أنت؟ عرّف بأبحاثك
أنشئ ملفك على DzCademia مجانًا وأضف مقالاتك: ستظهر بسهولة أكبر على Google وفي مساعدي الذكاء الاصطناعي مثل ChatGPT، فيقرؤها ويستشهد بها عدد أكبر من الناس.
إنشاء ملفي المجاني إضافة منشوراتيمجالات البحث
- Acute Myeloid Leukemia Research
- Retinoids in leukemia and cellular processes
- Cancer Immunotherapy and Biomarkers
- Single-cell and spatial transcriptomics
- Chromatin Remodeling and Cancer
المنشورات (3)
- Novel Strategies to Optimize the Amplification of Single-Stranded DNA
- Selective expression of KCNA5 and KCNB1 genes in gastric and colorectal carcinoma
- KCNB1 gene polymorphisms and related indel as predictor biomarkers of treatment response for colorectal cancer – toward a personalized medicine
مجلات النشر
- Frontiers in Bioengineering and Biotechnology × 1
- BMC Cancer × 1
- Tumor Biology × 1
التعاون العلمي
المؤسسات الشريكة : Tunis University · University of Missouri · Institut National de la Recherche Scientifique · Centre Armand-Frappier Santé Biotechnologie · Faculté de médecine de Tunis
بلدان المؤلفين المشاركين : كندا · الولايات المتحدة
المؤلفون المشاركون
- Rahma Ben Abderrazek
- Balkiss Bouhaouala‐Zahar
- Mouadh Barbirou
- Amina Mokrani
- Samir Boubaker
- Sinda A. Bedoui
- Besma Loueslati-Yacoubi
- Ikram Sghaier
- Asma Ouakaa Kchaou
- Rym Hassiki
- A. Jaballah-Gabteni
- Salsabil Atafi
البيانات البيبليوغرافية مصدرها OpenAlex (قاعدة مفتوحة).
لماذا تختارون Dzcademia؟
ملفات أكاديمية ومقالات ومداخلات علمية: امنحوا أبحاثكم حضوراً عاماً منظماً. تساعد البيانات الوصفية المدمجة محركات البحث ومساعدات الذكاء الاصطناعي على التعرف على أعمالكم وفهم مراجعها.
علّق عبر Google
سجّل الدخول عبر Google للتعليق مباشرة على هذه الصفحة.