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PMP22 messenger RNA levels in skin biopsies: testing the effectiveness of a Charcot-Marie-Tooth 1A biomarker / L., Nobbio; D., Visigalli; D., Radice; E., Fiorina; A., Solari; G., Lauria; M. M., Reilly; Santoro, Lucio; A., Schenone; D., Pareyson; D., Pareyson; C., Marchesi; E., Salsano; L., Nanetti; C., Marelli; V., Scaioli; C., Ciano; M., Rimoldi; G., Lauria; E., Rizzetto; F., Camozzi; A., Schenone; E., Narciso; M., Grandis; M., Monti Bragadin; L., Nobbio; G. M., Fabrizi; T., Cavallaro; A., Casano; L., Bertolasi; I., Cabrini; K., Corra; N., Rizzuto; L., Santoro; Manganelli, Fiore; Pisciotta, Chiara; M., Nolano; G., Vita; A., Mazzeo; M., Aguennouz; R., Di Leo; G., Majorana; N., Lanzano; F., Valenti; A., Quattrone; P., Valentino; R., Nistico; D., Pirritano; A., Lucisano; M., Canino; L., Padua; C., Pazzaglia; G., Granata; M., Foschini; F., Gemignani; F., Brindani; F., Vitetta; I., Allegri; F., Visioli; P., Bogani; F., Visioli; Nolano, Maria. - In: BRAIN. - ISSN 0006-8950. - 137:(2014), pp. 1614-1620. [10.1093/brain/awu071]
PMP22 messenger RNA levels in skin biopsies: testing the effectiveness of a Charcot-Marie-Tooth 1A biomarker
PMP22 messenger RNA levels in skin biopsies: testing the effectiveness of a Charcot-Marie-Tooth 1A biomarker / L., Nobbio; D., Visigalli; D., Radice; E., Fiorina; A., Solari; G., Lauria; M. M., Reilly; Santoro, Lucio; A., Schenone; D., Pareyson; D., Pareyson; C., Marchesi; E., Salsano; L., Nanetti; C., Marelli; V., Scaioli; C., Ciano; M., Rimoldi; G., Lauria; E., Rizzetto; F., Camozzi; A., Schenone; E., Narciso; M., Grandis; M., Monti Bragadin; L., Nobbio; G. M., Fabrizi; T., Cavallaro; A., Casano; L., Bertolasi; I., Cabrini; K., Corra; N., Rizzuto; L., Santoro; Manganelli, Fiore; Pisciotta, Chiara; M., Nolano; G., Vita; A., Mazzeo; M., Aguennouz; R., Di Leo; G., Majorana; N., Lanzano; F., Valenti; A., Quattrone; P., Valentino; R., Nistico; D., Pirritano; A., Lucisano; M., Canino; L., Padua; C., Pazzaglia; G., Granata; M., Foschini; F., Gemignani; F., Brindani; F., Vitetta; I., Allegri; F., Visioli; P., Bogani; F., Visioli; Nolano, Maria. - In: BRAIN. - ISSN 0006-8950. - 137:(2014), pp. 1614-1620. [10.1093/brain/awu071]
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simulazione ASN
Il report seguente simula gli indicatori relativi alla propria produzione scientifica in relazione alle soglie ASN 2023-2025 del proprio SC/SSD. Si ricorda che il superamento dei valori soglia (almeno 2 su 3) è requisito necessario ma non sufficiente al conseguimento dell'abilitazione. La simulazione si basa sui dati IRIS e sugli indicatori bibliometrici alla data indicata e non tiene conto di eventuali periodi di congedo obbligatorio, che in sede di domanda ASN danno diritto a incrementi percentuali dei valori. La simulazione può differire dall'esito di un’eventuale domanda ASN sia per errori di catalogazione e/o dati mancanti in IRIS, sia per la variabilità dei dati bibliometrici nel tempo. Si consideri che Anvur calcola i valori degli indicatori all'ultima data utile per la presentazione delle domande.
La presente simulazione è stata realizzata sulla base delle specifiche raccolte sul tavolo ER del Focus Group IRIS coordinato dall’Università di Modena e Reggio Emilia e delle regole riportate nel DM 589/2018 e allegata Tabella A. Cineca, l’Università di Modena e Reggio Emilia e il Focus Group IRIS non si assumono alcuna responsabilità in merito all’uso che il diretto interessato o terzi faranno della simulazione. Si specifica inoltre che la simulazione contiene calcoli effettuati con dati e algoritmi di pubblico dominio e deve quindi essere considerata come un mero ausilio al calcolo svolgibile manualmente o con strumenti equivalenti.
