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Artigo de periodico
ACDBio: the biological data computational analysis group at ICMC/USP, IFSP, and Barretos Cancer Hospital (2024)
Simão, Adenilso da Silva ; Evangelista, Adriane Feijó ; Souza, Alfredo Guilherme da Silva ; Ferreira, Cynthia de Oliveira Lage ; Cutigi, Jorge Francisco ; Ribeiro, Paulo Henrique ; Ramos, Rodrigo Henrique
Fonte: Journal of Information and Data Management. Unidades: RUSP, ICMC
Assuntos: CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO, TECNOLOGIAS DA SAÚDE, ANÁLISE DE DADOS, BIOINFORMÁTICA
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ABNT
SIMÃO, Adenilso da Silva et al. ACDBio: the biological data computational analysis group at ICMC/USP, IFSP, and Barretos Cancer Hospital. Journal of Information and Data Management, v. 15, n. 1, p. 61-68, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.5753/jidm.2024.2622. Acesso em: 22 jun. 2024.
APA
Simão, A. da S., Evangelista, A. F., Souza, A. G. da S., Ferreira, C. de O. L., Cutigi, J. F., Ribeiro, P. H., & Ramos, R. H. (2024). ACDBio: the biological data computational analysis group at ICMC/USP, IFSP, and Barretos Cancer Hospital. Journal of Information and Data Management, 15( 1), 61-68. doi:10.5753/jidm.2024.2622
NLM
Simão A da S, Evangelista AF, Souza AG da S, Ferreira C de OL, Cutigi JF, Ribeiro PH, Ramos RH. ACDBio: the biological data computational analysis group at ICMC/USP, IFSP, and Barretos Cancer Hospital [Internet]. Journal of Information and Data Management. 2024 ; 15( 1): 61-68.[citado 2024 jun. 22 ] Available from: https://doi.org/10.5753/jidm.2024.2622
Vancouver
Simão A da S, Evangelista AF, Souza AG da S, Ferreira C de OL, Cutigi JF, Ribeiro PH, Ramos RH. ACDBio: the biological data computational analysis group at ICMC/USP, IFSP, and Barretos Cancer Hospital [Internet]. Journal of Information and Data Management. 2024 ; 15( 1): 61-68.[citado 2024 jun. 22 ] Available from: https://doi.org/10.5753/jidm.2024.2622
Artigo de periodico
Human protein-protein interaction networks: a topological comparison review (2024)
Ramos, Rodrigo Henrique ; Ferreira, Cynthia de Oliveira Lage ; Simão, Adenilso da Silva
Fonte: Heliyon. Unidade: ICMC
Assuntos: TOPOLOGIA, PROTEÍNAS, CENTRALIDADE
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ABNT
RAMOS, Rodrigo Henrique e FERREIRA, Cynthia de Oliveira Lage e SIMÃO, Adenilso da Silva. Human protein-protein interaction networks: a topological comparison review. Heliyon, v. 10, p. 1-10, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2024.e27278. Acesso em: 22 jun. 2024.
APA
Ramos, R. H., Ferreira, C. de O. L., & Simão, A. da S. (2024). Human protein-protein interaction networks: a topological comparison review. Heliyon, 10, 1-10. doi:10.1016/j.heliyon.2024.e27278
NLM
Ramos RH, Ferreira C de OL, Simão A da S. Human protein-protein interaction networks: a topological comparison review [Internet]. Heliyon. 2024 ; 10 1-10.[citado 2024 jun. 22 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2024.e27278
Vancouver
Ramos RH, Ferreira C de OL, Simão A da S. Human protein-protein interaction networks: a topological comparison review [Internet]. Heliyon. 2024 ; 10 1-10.[citado 2024 jun. 22 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2024.e27278
Trabalho de evento-anais periodico
Active inference of extended finite state models of software systems (2023)
Groz, Roland ; Oriat, Catherine ; Vega, Germán ; Simão, Adenilso da Silva ; Foster, Michael; Walkinshaw, Neil
Fonte: Proceedings of Machine Learning Research - PMLR. Nome do evento: International Conference on Grammatical Inference - ICGI. Unidade: ICMC
Assuntos: APRENDIZAGEM, PROGRAMAÇÃO GENÉTICA, INFERÊNCIA, ENGENHARIA DE SOFTWARE
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ABNT
GROZ, Roland et al. Active inference of extended finite state models of software systems. Proceedings of Machine Learning Research - PMLR. Brookline: Microtome Publishing. Disponível em: https://proceedings.mlr.press/v217/groz23a.html. Acesso em: 22 jun. 2024. , 2023
APA
Groz, R., Oriat, C., Vega, G., Simão, A. da S., Foster, M., & Walkinshaw, N. (2023). Active inference of extended finite state models of software systems. Proceedings of Machine Learning Research - PMLR. Brookline: Microtome Publishing. Recuperado de https://proceedings.mlr.press/v217/groz23a.html
NLM
Groz R, Oriat C, Vega G, Simão A da S, Foster M, Walkinshaw N. Active inference of extended finite state models of software systems [Internet]. Proceedings of Machine Learning Research - PMLR. 2023 ; 217 265-269.[citado 2024 jun. 22 ] Available from: https://proceedings.mlr.press/v217/groz23a.html
Vancouver
Groz R, Oriat C, Vega G, Simão A da S, Foster M, Walkinshaw N. Active inference of extended finite state models of software systems [Internet]. Proceedings of Machine Learning Research - PMLR. 2023 ; 217 265-269.[citado 2024 jun. 22 ] Available from: https://proceedings.mlr.press/v217/groz23a.html
Trabalho de evento-anais periodico
Active inference of EFSMs without reset (2023)
Foster, Michael ; Groz, Roland ; Oriat, Catherine ; Simão, Adenilso da Silva ; Vega, Germán ; Walkinshaw, Neil
Fonte: Lecture Notes in Computer Science - LNCS. Nome do evento: International Conference on Formal Engineering Methods - ICFEM. Unidade: ICMC
Assuntos: ALGORITMOS ÚTEIS E ESPECÍFICOS, ENGENHARIA REVERSA DE SOFTWARE, INFERÊNCIA
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ABNT
FOSTER, Michael et al. Active inference of EFSMs without reset. Lecture Notes in Computer Science - LNCS. Singapura: Springer. Disponível em: https://doi.org/10.1007/978-981-99-7584-6_3. Acesso em: 22 jun. 2024. , 2023
APA
Foster, M., Groz, R., Oriat, C., Simão, A. da S., Vega, G., & Walkinshaw, N. (2023). Active inference of EFSMs without reset. Lecture Notes in Computer Science - LNCS. Singapura: Springer. doi:10.1007/978-981-99-7584-6_3
NLM
Foster M, Groz R, Oriat C, Simão A da S, Vega G, Walkinshaw N. Active inference of EFSMs without reset [Internet]. Lecture Notes in Computer Science - LNCS. 2023 ; 14308 29-46.[citado 2024 jun. 22 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-981-99-7584-6_3
Vancouver
Foster M, Groz R, Oriat C, Simão A da S, Vega G, Walkinshaw N. Active inference of EFSMs without reset [Internet]. Lecture Notes in Computer Science - LNCS. 2023 ; 14308 29-46.[citado 2024 jun. 22 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-981-99-7584-6_3
Trabalho de evento
Improving model learning by inferring separating sequences from traces (2023)
Braz, Rafael dos Santos ; Simão, Adenilso da Silva ; Groz, Roland ; Oriat, Catherine
Fonte: Proceedings. Nome do evento: IEEE International Conference on Software Testing, Verification and Validation Workshops - ICSTW. Unidades: STI, ICMC
Assuntos: ESTUDO DE CASO, ALGORITMOS, APRENDIZAGEM
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ABNT
BRAZ, Rafael dos Santos et al. Improving model learning by inferring separating sequences from traces. 2023, Anais.. Piscataway: IEEE, 2023. Disponível em: https://doi.org/10.1109/ICSTW58534.2023.00020. Acesso em: 22 jun. 2024.
APA
Braz, R. dos S., Simão, A. da S., Groz, R., & Oriat, C. (2023). Improving model learning by inferring separating sequences from traces. In Proceedings. Piscataway: IEEE. doi:10.1109/ICSTW58534.2023.00020
NLM
Braz R dos S, Simão A da S, Groz R, Oriat C. Improving model learning by inferring separating sequences from traces [Internet]. Proceedings. 2023 ;[citado 2024 jun. 22 ] Available from: https://doi.org/10.1109/ICSTW58534.2023.00020
Vancouver
Braz R dos S, Simão A da S, Groz R, Oriat C. Improving model learning by inferring separating sequences from traces [Internet]. Proceedings. 2023 ;[citado 2024 jun. 22 ] Available from: https://doi.org/10.1109/ICSTW58534.2023.00020
Trabalho de evento-resumo
The central role of cancer driver genes in pathway networks according to persistence homology (2023)
Ferreira, Cynthia de Oliveira Lage ; Ramos, Rodrigo Henrique ; Bardelotte, Yago Augusto; Simão, Adenilso da Silva
Fonte: Resumos. Nome do evento: Workshop on Algebraic Topology and Applications - WATA. Unidade: ICMC
Assuntos: HOMOLOGIA, GENÔMICA, NEOPLASIAS
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ABNT
FERREIRA, Cynthia de Oliveira Lage et al. The central role of cancer driver genes in pathway networks according to persistence homology. 2023, Anais.. São Carlos: [s.n.], 2023. Disponível em: https://www.dm.ufscar.br/eventos/wata/caderno.pdf. Acesso em: 22 jun. 2024.
APA
Ferreira, C. de O. L., Ramos, R. H., Bardelotte, Y. A., & Simão, A. da S. (2023). The central role of cancer driver genes in pathway networks according to persistence homology. In Resumos. São Carlos: [s.n.]. Recuperado de https://www.dm.ufscar.br/eventos/wata/caderno.pdf
NLM
Ferreira C de OL, Ramos RH, Bardelotte YA, Simão A da S. The central role of cancer driver genes in pathway networks according to persistence homology [Internet]. Resumos. 2023 ;[citado 2024 jun. 22 ] Available from: https://www.dm.ufscar.br/eventos/wata/caderno.pdf
Vancouver
Ferreira C de OL, Ramos RH, Bardelotte YA, Simão A da S. The central role of cancer driver genes in pathway networks according to persistence homology [Internet]. Resumos. 2023 ;[citado 2024 jun. 22 ] Available from: https://www.dm.ufscar.br/eventos/wata/caderno.pdf
Dissertação (Mestrado)
Improving model learning by inferring separating sequences from traces (2023)
Braz, Rafael dos Santos; Simão, Adenilso da Silva (Orientador)
Unidade: ICMC
Assuntos: SOFTWARES, ENGENHARIA DE SOFTWARE, DESENVOLVIMENTO DE SOFTWARE
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ABNT
BRAZ, Rafael dos Santos. Improving model learning by inferring separating sequences from traces. 2023. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2023. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-10012024-173035/. Acesso em: 22 jun. 2024.
APA
Braz, R. dos S. (2023). Improving model learning by inferring separating sequences from traces (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-10012024-173035/
NLM
Braz R dos S. Improving model learning by inferring separating sequences from traces [Internet]. 2023 ;[citado 2024 jun. 22 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-10012024-173035/
Vancouver
Braz R dos S. Improving model learning by inferring separating sequences from traces [Internet]. 2023 ;[citado 2024 jun. 22 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-10012024-173035/
Trabalho de evento
The survival rate among unvaccinated, first dose, and second dose Brazilian hospitalized and ICU COVID patients by age group (2022)
Ramos, Rodrigo Henrique ; Ferreira, Cynthia de Oliveira Lage ; Simão, Adenilso da Silva
Fonte: Anais. Nome do evento: Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde - SBCAS. Unidade: ICMC
Assuntos: ANÁLISE DE SOBREVIVÊNCIA, COVID-19, PROCESSAMENTO DE DADOS
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ABNT
RAMOS, Rodrigo Henrique e FERREIRA, Cynthia de Oliveira Lage e SIMÃO, Adenilso da Silva. The survival rate among unvaccinated, first dose, and second dose Brazilian hospitalized and ICU COVID patients by age group. 2022, Anais.. Porto Alegre: SBC, 2022. Disponível em: https://doi.org/10.5753/sbcas.2022.222445. Acesso em: 22 jun. 2024.
APA
Ramos, R. H., Ferreira, C. de O. L., & Simão, A. da S. (2022). The survival rate among unvaccinated, first dose, and second dose Brazilian hospitalized and ICU COVID patients by age group. In Anais. Porto Alegre: SBC. doi:10.5753/sbcas.2022.222445
NLM
Ramos RH, Ferreira C de OL, Simão A da S. The survival rate among unvaccinated, first dose, and second dose Brazilian hospitalized and ICU COVID patients by age group [Internet]. Anais. 2022 ;[citado 2024 jun. 22 ] Available from: https://doi.org/10.5753/sbcas.2022.222445
Vancouver
Ramos RH, Ferreira C de OL, Simão A da S. The survival rate among unvaccinated, first dose, and second dose Brazilian hospitalized and ICU COVID patients by age group [Internet]. Anais. 2022 ;[citado 2024 jun. 22 ] Available from: https://doi.org/10.5753/sbcas.2022.222445
Trabalho de evento
Investigation of the performance of driver mutation identification methods using biological networks and enriched biological networks (2022)
Souza, Alfredo Guilherme da Silva ; Simão, Adenilso da Silva
Fonte: Anais. Nome do evento: Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde - SBCAS. Unidade: ICMC
Assuntos: ANÁLISE DE DESEMPENHO, MUTAÇÃO GENÉTICA, METODOLOGIA E TÉCNICAS DE COMPUTAÇÃO
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
SOUZA, Alfredo Guilherme da Silva e SIMÃO, Adenilso da Silva. Investigation of the performance of driver mutation identification methods using biological networks and enriched biological networks. 2022, Anais.. Porto Alegre: SBC, 2022. Disponível em: https://doi.org/10.5753/sbcas.2022.222457. Acesso em: 22 jun. 2024.
APA
Souza, A. G. da S., & Simão, A. da S. (2022). Investigation of the performance of driver mutation identification methods using biological networks and enriched biological networks. In Anais. Porto Alegre: SBC. doi:10.5753/sbcas.2022.222457
NLM
Souza AG da S, Simão A da S. Investigation of the performance of driver mutation identification methods using biological networks and enriched biological networks [Internet]. Anais. 2022 ;[citado 2024 jun. 22 ] Available from: https://doi.org/10.5753/sbcas.2022.222457
Vancouver
Souza AG da S, Simão A da S. Investigation of the performance of driver mutation identification methods using biological networks and enriched biological networks [Internet]. Anais. 2022 ;[citado 2024 jun. 22 ] Available from: https://doi.org/10.5753/sbcas.2022.222457
Trabalho de evento
Abordagens computacionais para a descoberta de genes significativos para o câncer (2022)
Cutigi, Jorge Francisco ; Evangelista, Adriane Feijó ; Simão, Adenilso da Silva
Fonte: Anais Estendidos. Nome do evento: Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde - SBCAS. Unidade: ICMC
Assuntos: NEOPLASIAS, MUTAÇÃO GENÉTICA, APRENDIZADO COMPUTACIONAL
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ABNT
CUTIGI, Jorge Francisco e EVANGELISTA, Adriane Feijó e SIMÃO, Adenilso da Silva. Abordagens computacionais para a descoberta de genes significativos para o câncer. 2022, Anais.. Porto Alegre: SBC, 2022. Disponível em: https://doi.org/10.5753/sbcas_estendido.2022.222427. Acesso em: 22 jun. 2024.
APA
Cutigi, J. F., Evangelista, A. F., & Simão, A. da S. (2022). Abordagens computacionais para a descoberta de genes significativos para o câncer. In Anais Estendidos. Porto Alegre: SBC. doi:10.5753/sbcas_estendido.2022.222427
NLM
Cutigi JF, Evangelista AF, Simão A da S. Abordagens computacionais para a descoberta de genes significativos para o câncer [Internet]. Anais Estendidos. 2022 ;[citado 2024 jun. 22 ] Available from: https://doi.org/10.5753/sbcas_estendido.2022.222427
Vancouver
Cutigi JF, Evangelista AF, Simão A da S. Abordagens computacionais para a descoberta de genes significativos para o câncer [Internet]. Anais Estendidos. 2022 ;[citado 2024 jun. 22 ] Available from: https://doi.org/10.5753/sbcas_estendido.2022.222427
Trabalho de evento
Aplicação de simulated annealing para descobrir mutações drivers (2022)
Ribeiro, Paulo Henrique; Cutigi, Jorge Francisco ; Evangelista, Adriane Feijó ; Simão, Adenilso da Silva
Fonte: Anais. Nome do evento: Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde - SBCAS. Unidade: ICMC
Assuntos: NEOPLASIAS, MUTAÇÃO GENÉTICA, METODOLOGIA E TÉCNICAS DE COMPUTAÇÃO
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
RIBEIRO, Paulo Henrique et al. Aplicação de simulated annealing para descobrir mutações drivers. 2022, Anais.. Porto Alegre: SBC, 2022. Disponível em: https://doi.org/10.5753/sbcas.2022.222451. Acesso em: 22 jun. 2024.
APA
Ribeiro, P. H., Cutigi, J. F., Evangelista, A. F., & Simão, A. da S. (2022). Aplicação de simulated annealing para descobrir mutações drivers. In Anais. Porto Alegre: SBC. doi:10.5753/sbcas.2022.222451
NLM
Ribeiro PH, Cutigi JF, Evangelista AF, Simão A da S. Aplicação de simulated annealing para descobrir mutações drivers [Internet]. Anais. 2022 ;[citado 2024 jun. 22 ] Available from: https://doi.org/10.5753/sbcas.2022.222451
Vancouver
Ribeiro PH, Cutigi JF, Evangelista AF, Simão A da S. Aplicação de simulated annealing para descobrir mutações drivers [Internet]. Anais. 2022 ;[citado 2024 jun. 22 ] Available from: https://doi.org/10.5753/sbcas.2022.222451
Trabalho de evento-resumo
Previsão de consumo de medicamentos durante a pandemia de COVID-19 utilizando técnicas de bootstrap (2022)
Simão, Adenilso da Silva ; Silva, Flaviane Louzeiro da; Santos, Maristela Oliveira dos ; Carrasco, Fabio Ricardo ; Campos Junior, João Soares; Soares, Kleber José Maximiano; Russo, Thiago Luiz de ; Vanelli, Renata Pedrolongo Basso ; Russo, Cibele Maria
Fonte: Livro de Resumos. Nome do evento: Simpósio Nacional de Probabilidade e Estatística - SINAPE. Unidade: ICMC
Assuntos: SIMULAÇÃO, DEMANDA, TOMADA DE DECISÃO
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
SIMÃO, Adenilso da Silva et al. Previsão de consumo de medicamentos durante a pandemia de COVID-19 utilizando técnicas de bootstrap. 2022, Anais.. ABE: São Paulo, 2022. Disponível em: https://sinape2022.eventize.com.br. Acesso em: 22 jun. 2024.
APA
Simão, A. da S., Silva, F. L. da, Santos, M. O. dos, Carrasco, F. R., Campos Junior, J. S., Soares, K. J. M., et al. (2022). Previsão de consumo de medicamentos durante a pandemia de COVID-19 utilizando técnicas de bootstrap. In Livro de Resumos. ABE: São Paulo. Recuperado de https://sinape2022.eventize.com.br
NLM
Simão A da S, Silva FL da, Santos MO dos, Carrasco FR, Campos Junior JS, Soares KJM, Russo TL de, Vanelli RPB, Russo CM. Previsão de consumo de medicamentos durante a pandemia de COVID-19 utilizando técnicas de bootstrap [Internet]. Livro de Resumos. 2022 ;[citado 2024 jun. 22 ] Available from: https://sinape2022.eventize.com.br
Vancouver
Simão A da S, Silva FL da, Santos MO dos, Carrasco FR, Campos Junior JS, Soares KJM, Russo TL de, Vanelli RPB, Russo CM. Previsão de consumo de medicamentos durante a pandemia de COVID-19 utilizando técnicas de bootstrap [Internet]. Livro de Resumos. 2022 ;[citado 2024 jun. 22 ] Available from: https://sinape2022.eventize.com.br
Artigo de periodico
Model-based test case generation from UML sequence diagrams using extended finite state machines (2021)
Rocha, Mauricio Rego Mota da ; Simão, Adenilso da Silva ; Sousa, Thiago
Fonte: Software Quality Journal. Unidade: ICMC
Assuntos: AUTOMAÇÃO INDUSTRIAL, TESTE E AVALIAÇÃO DE SOFTWARE, ESTUDO DE CASO
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
ROCHA, Mauricio Rego Mota da e SIMÃO, Adenilso da Silva e SOUSA, Thiago. Model-based test case generation from UML sequence diagrams using extended finite state machines. Software Quality Journal, v. 29, p. 597-627, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s11219-020-09531-0. Acesso em: 22 jun. 2024.
APA
Rocha, M. R. M. da, Simão, A. da S., & Sousa, T. (2021). Model-based test case generation from UML sequence diagrams using extended finite state machines. Software Quality Journal, 29, 597-627. doi:10.1007/s11219-020-09531-0
NLM
Rocha MRM da, Simão A da S, Sousa T. Model-based test case generation from UML sequence diagrams using extended finite state machines [Internet]. Software Quality Journal. 2021 ; 29 597-627.[citado 2024 jun. 22 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s11219-020-09531-0
Vancouver
Rocha MRM da, Simão A da S, Sousa T. Model-based test case generation from UML sequence diagrams using extended finite state machines [Internet]. Software Quality Journal. 2021 ; 29 597-627.[citado 2024 jun. 22 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s11219-020-09531-0
Artigo de periodico
Learning by sampling: learning behavioral family models from software product lines (2021)
Damasceno, Carlos Diego Nascimento ; Mousavi, Mohammad Reza ; Simão, Adenilso da Silva
Fonte: Empirical Software Engineering. Unidade: ICMC
Assuntos: MODELOS DE PROCESSO DE SOFTWARE, APRENDIZADO COMPUTACIONAL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
DAMASCENO, Carlos Diego Nascimento e MOUSAVI, Mohammad Reza e SIMÃO, Adenilso da Silva. Learning by sampling: learning behavioral family models from software product lines. Empirical Software Engineering, v. 26, n. Ja 2021, p. 1-46, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s10664-020-09912-w. Acesso em: 22 jun. 2024.
APA
Damasceno, C. D. N., Mousavi, M. R., & Simão, A. da S. (2021). Learning by sampling: learning behavioral family models from software product lines. Empirical Software Engineering, 26( Ja 2021), 1-46. doi:10.1007/s10664-020-09912-w
NLM
Damasceno CDN, Mousavi MR, Simão A da S. Learning by sampling: learning behavioral family models from software product lines [Internet]. Empirical Software Engineering. 2021 ; 26( Ja 2021): 1-46.[citado 2024 jun. 22 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s10664-020-09912-w
Vancouver
Damasceno CDN, Mousavi MR, Simão A da S. Learning by sampling: learning behavioral family models from software product lines [Internet]. Empirical Software Engineering. 2021 ; 26( Ja 2021): 1-46.[citado 2024 jun. 22 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s10664-020-09912-w
Tese (Doutorado)
Computational approaches for the discovery of significant genes in cancer (2021)
Cutigi, Jorge Francisco; Evangelista, Adriane Feijó (Orientador); Simão, Adenilso da Silva (Orientador)
Unidade: ICMC
Assuntos: BIOINFORMÁTICA, MUTAÇÃO GENÉTICA, NEOPLASIAS, ONCOLOGIA, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, CARCINOGÊNESE
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
CUTIGI, Jorge Francisco. Computational approaches for the discovery of significant genes in cancer. 2021. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2021. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-18082021-100555/. Acesso em: 22 jun. 2024.
APA
Cutigi, J. F. (2021). Computational approaches for the discovery of significant genes in cancer (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-18082021-100555/
NLM
Cutigi JF. Computational approaches for the discovery of significant genes in cancer [Internet]. 2021 ;[citado 2024 jun. 22 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-18082021-100555/
Vancouver
Cutigi JF. Computational approaches for the discovery of significant genes in cancer [Internet]. 2021 ;[citado 2024 jun. 22 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-18082021-100555/
Artigo de periodico
A computational approach for the discovery of significant cancer genes by weighted mutation and asymmetric spreading strength in networks (2021)
Cutigi, Jorge Francisco ; Evangelista, Adriane Feijó ; Reis, Rui Manuel Vieira ; Simão, Adenilso da Silva
Fonte: Scientific Reports. Unidade: ICMC
Assuntos: BIOINFORMÁTICA, GENÔMICA, NEOPLASIAS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
CUTIGI, Jorge Francisco et al. A computational approach for the discovery of significant cancer genes by weighted mutation and asymmetric spreading strength in networks. Scientific Reports, v. 11, p. 1-10, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1038/s41598-021-02671-8. Acesso em: 22 jun. 2024.
APA
Cutigi, J. F., Evangelista, A. F., Reis, R. M. V., & Simão, A. da S. (2021). A computational approach for the discovery of significant cancer genes by weighted mutation and asymmetric spreading strength in networks. Scientific Reports, 11, 1-10. doi:10.1038/s41598-021-02671-8
NLM
Cutigi JF, Evangelista AF, Reis RMV, Simão A da S. A computational approach for the discovery of significant cancer genes by weighted mutation and asymmetric spreading strength in networks [Internet]. Scientific Reports. 2021 ; 11 1-10.[citado 2024 jun. 22 ] Available from: https://doi.org/10.1038/s41598-021-02671-8
Vancouver
Cutigi JF, Evangelista AF, Reis RMV, Simão A da S. A computational approach for the discovery of significant cancer genes by weighted mutation and asymmetric spreading strength in networks [Internet]. Scientific Reports. 2021 ; 11 1-10.[citado 2024 jun. 22 ] Available from: https://doi.org/10.1038/s41598-021-02671-8
Trabalho de evento-anais periodico
Topological characterization of cancer driver genes using reactome super pathways networks (2021)
Ramos, Rodrigo Henrique ; Cutigi, Jorge Francisco ; Ferreira, Cynthia de Oliveira Lage ; Simão, Adenilso da Silva
Fonte: Lecture Notes in Bioinformatics. Nome do evento: Brazilian Symposium on Bioinformatics - BSB. Unidade: ICMC
Assuntos: NEOPLASIAS, BIOINFORMÁTICA, REDES COMPLEXAS, TOPOLOGIA
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ABNT
RAMOS, Rodrigo Henrique et al. Topological characterization of cancer driver genes using reactome super pathways networks. Lecture Notes in Bioinformatics. Cham: Springer. Disponível em: https://doi.org/10.1007/978-3-030-91814-9_3. Acesso em: 22 jun. 2024. , 2021
APA
Ramos, R. H., Cutigi, J. F., Ferreira, C. de O. L., & Simão, A. da S. (2021). Topological characterization of cancer driver genes using reactome super pathways networks. Lecture Notes in Bioinformatics. Cham: Springer. doi:10.1007/978-3-030-91814-9_3
NLM
Ramos RH, Cutigi JF, Ferreira C de OL, Simão A da S. Topological characterization of cancer driver genes using reactome super pathways networks [Internet]. Lecture Notes in Bioinformatics. 2021 ; 13063 26-37.[citado 2024 jun. 22 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-030-91814-9_3
Vancouver
Ramos RH, Cutigi JF, Ferreira C de OL, Simão A da S. Topological characterization of cancer driver genes using reactome super pathways networks [Internet]. Lecture Notes in Bioinformatics. 2021 ; 13063 26-37.[citado 2024 jun. 22 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-030-91814-9_3
Tese (Doutorado)
Learning finite state machine models of evolving systems: From evolution over time to variability in space (2020)
Damasceno, Carlos Diego Nascimento; Mousavi, Mohammad Reza (Orientador); Simão, Adenilso da Silva (Orientador)
Unidade: ICMC
Assuntos: ENGENHARIA DE SOFTWARE, SOFTWARES
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ABNT
DAMASCENO, Carlos Diego Nascimento. Learning finite state machine models of evolving systems: From evolution over time to variability in space. 2020. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2020. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-02092020-091958/. Acesso em: 22 jun. 2024.
APA
Damasceno, C. D. N. (2020). Learning finite state machine models of evolving systems: From evolution over time to variability in space (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-02092020-091958/
NLM
Damasceno CDN. Learning finite state machine models of evolving systems: From evolution over time to variability in space [Internet]. 2020 ;[citado 2024 jun. 22 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-02092020-091958/
Vancouver
Damasceno CDN. Learning finite state machine models of evolving systems: From evolution over time to variability in space [Internet]. 2020 ;[citado 2024 jun. 22 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-02092020-091958/
Tese (Doutorado)
Geração de testes a partir de máquinas de estados finitos estendidas extraídas de diagramas de sequência UML (2020)
Rocha, Mauricio Rêgo Mota da; Simão, Adenilso da Silva (Orientador) ; Sousa, Thiago Carvalho de (Orientador)
Unidade: ICMC
Assuntos: SOFTWARES, ENGENHARIA DE SOFTWARE
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
ROCHA, Mauricio Rêgo Mota da. Geração de testes a partir de máquinas de estados finitos estendidas extraídas de diagramas de sequência UML. 2020. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2020. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-16022021-145429/. Acesso em: 22 jun. 2024.
APA
Rocha, M. R. M. da. (2020). Geração de testes a partir de máquinas de estados finitos estendidas extraídas de diagramas de sequência UML (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-16022021-145429/
NLM
Rocha MRM da. Geração de testes a partir de máquinas de estados finitos estendidas extraídas de diagramas de sequência UML [Internet]. 2020 ;[citado 2024 jun. 22 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-16022021-145429/
Vancouver
Rocha MRM da. Geração de testes a partir de máquinas de estados finitos estendidas extraídas de diagramas de sequência UML [Internet]. 2020 ;[citado 2024 jun. 22 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-16022021-145429/
Trabalho de evento-anais periodico
Combining mutation and gene network data in a machine learning approach for false-positive cancer driver gene discovery (2020)
Cutigi, Jorge Francisco ; Evangelista, Renato Feijo ; Ramos, Rodrigo Henrique ; Ferreira, Cynthia de Oliveira Lage ; Evangelista, Adriane Feijó ; Carvalho, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de ; Simão, Adenilso da Silva
Fonte: Lecture Notes in Bioinformatics. Nome do evento: Brazilian Symposium on Bioinformatics - BSB. Unidade: ICMC
Assuntos: BIOINFORMÁTICA, REDES COMPLEXAS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, GENÔMICA, NEOPLASIAS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
CUTIGI, Jorge Francisco et al. Combining mutation and gene network data in a machine learning approach for false-positive cancer driver gene discovery. Lecture Notes in Bioinformatics. Cham: Springer. Disponível em: https://doi.org/10.1007/978-3-030-65775-8_8. Acesso em: 22 jun. 2024. , 2020
APA
Cutigi, J. F., Evangelista, R. F., Ramos, R. H., Ferreira, C. de O. L., Evangelista, A. F., Carvalho, A. C. P. de L. F. de, & Simão, A. da S. (2020). Combining mutation and gene network data in a machine learning approach for false-positive cancer driver gene discovery. Lecture Notes in Bioinformatics. Cham: Springer. doi:10.1007/978-3-030-65775-8_8
NLM
Cutigi JF, Evangelista RF, Ramos RH, Ferreira C de OL, Evangelista AF, Carvalho ACP de LF de, Simão A da S. Combining mutation and gene network data in a machine learning approach for false-positive cancer driver gene discovery [Internet]. Lecture Notes in Bioinformatics. 2020 ; 12558 81-92.[citado 2024 jun. 22 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-030-65775-8_8
Vancouver
Cutigi JF, Evangelista RF, Ramos RH, Ferreira C de OL, Evangelista AF, Carvalho ACP de LF de, Simão A da S. Combining mutation and gene network data in a machine learning approach for false-positive cancer driver gene discovery [Internet]. Lecture Notes in Bioinformatics. 2020 ; 12558 81-92.[citado 2024 jun. 22 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-030-65775-8_8

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