الرئيسية › دليل الباحثين › Agnès Laplanche
Agnès Laplanche
الانتماء : Institut Gustave Roussy
- 3منشورات (انتماء فرنسي)
- 195مجموع المنشورات
- 14685الاستشهادات
- 55مؤشر h
الملف البحثي
لدى Agnès Laplanche 3 منشور(ات) مفهرسة (1991–2012). تُنشر أعماله أساسًا في «PLoS ONE»، «Cancer Detection and Prevention» و«Breast Cancer Research and Treatment». أكثر مقالاته استشهادًا هو «A Meta-Analysis of the Relationship between FGFR3 and TP53 Mutations in Bladder Cancer» (2012)، وقد استُشهد به 63 مرة. شارك في تأليف أعماله 12 باحثًا على الأقل، منهم باحثون من مؤسسات في تونس.
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
- Prostate Cancer Diagnosis and Treatment
- Head and Neck Cancer Studies
- Lung Cancer Diagnosis and Treatment
- Lung Cancer Research Studies
- Breast Cancer Treatment Studies
المنشورات (3)
- A Meta-Analysis of the Relationship between FGFR3 and TP53 Mutations in Bladder Cancer
- Similar BCL-X but different BCL-2 levels in the two age groups of north African nasopharyngeal carcinomas
- Polyadenylic-polyuridylic acid plus locoregional and pelvic radiotherapyversus chemotherapy with CMF as adjuvants in operable breast cancer
مجلات النشر
- PLoS ONE × 1
- Cancer Detection and Prevention × 1
- Breast Cancer Research and Treatment × 1
المنشورات حسب السنة
- 20121
- 20031
- 19911
التعاون العلمي
المؤسسات الشريكة : Centre National de la Recherche Scientifique · Inserm · Institut Curie · Centre Hospitalier Universitaire Henri-Mondor · Hôpitaux Universitaires Henri-Mondor
بلدان المؤلفين المشاركين : تونس
المؤلفون المشاركون
- May‐Linda Lepage
- Claude-Clément Abbou
- Pierre Mongiat-Artus
- J.P. Julien
- Hany R. Soliman
- Mo�se Namer
- Pascale Maillé
- Bernard Jean Roger Asselain
- Yves Allory
- Audrey Renou
- Xavier Paolettí
- François Radvanyi
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.