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  • Artigo de periodico

    Characterizing the regulatory logic of transcriptional control at the DNA sequence level by ensembles of thermodynamic models (2025)

    Sabino, Alan Utsuni ; Guerreiro, Drielly de Moraes ; Kim, Ah-Ram; Ramos, Alexandre Ferreira ; Reinitz, John

    Fonte: Bioinformatics. Unidades: EACH, FM

    Assunto: DNA

    Acesso à fonteDOIComo citar
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    • ABNT

      SABINO, Alan Utsuni et al. Characterizing the regulatory logic of transcriptional control at the DNA sequence level by ensembles of thermodynamic models. Bioinformatics, v. 41, n. 10, p. 01-11, 2025Tradução . . Disponível em: http://dx.doi.org/10.1093/bioinformatics/btaf534. Acesso em: 27 nov. 2025.

    • APA

      Sabino, A. U., Guerreiro, D. de M., Kim, A. -R., Ramos, A. F., & Reinitz, J. (2025). Characterizing the regulatory logic of transcriptional control at the DNA sequence level by ensembles of thermodynamic models. Bioinformatics, 41( 10), 01-11. doi:10.1093/bioinformatics/btaf534

    • NLM

      Sabino AU, Guerreiro D de M, Kim A-R, Ramos AF, Reinitz J. Characterizing the regulatory logic of transcriptional control at the DNA sequence level by ensembles of thermodynamic models [Internet]. Bioinformatics. 2025 ; 41( 10): 01-11.[citado 2025 nov. 27 ] Available from: http://dx.doi.org/10.1093/bioinformatics/btaf534

    • Vancouver

      Sabino AU, Guerreiro D de M, Kim A-R, Ramos AF, Reinitz J. Characterizing the regulatory logic of transcriptional control at the DNA sequence level by ensembles of thermodynamic models [Internet]. Bioinformatics. 2025 ; 41( 10): 01-11.[citado 2025 nov. 27 ] Available from: http://dx.doi.org/10.1093/bioinformatics/btaf534

  • Tese (Doutorado)

    Métodos computacionais para interpretação de dados biológicos (2025)

    Sabino, Alan Utsuni ; Ramos, Alexandre Ferreira (Orientador); Ribeiro, Adriana Vaz Safatle (coorient)

    Unidade: FM

    Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, NEOPLASIAS RETAIS

    Acesso à fonteAcesso à fonteDOIComo citar
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    • ABNT

      SABINO, Alan Utsuni. Métodos computacionais para interpretação de dados biológicos. 2025. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2025. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/5/5155/tde-26092025-170514/. Acesso em: 27 nov. 2025.

    • APA

      Sabino, A. U. (2025). Métodos computacionais para interpretação de dados biológicos (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/5/5155/tde-26092025-170514/

    • NLM

      Sabino AU. Métodos computacionais para interpretação de dados biológicos [Internet]. 2025 ;[citado 2025 nov. 27 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/5/5155/tde-26092025-170514/

    • Vancouver

      Sabino AU. Métodos computacionais para interpretação de dados biológicos [Internet]. 2025 ;[citado 2025 nov. 27 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/5/5155/tde-26092025-170514/

  • Artigo de periodico

    Machine learning-based prediction of responsiveness to neoadjuvant chemoradiotheapy in locally advanced rectal cancer patients from endomicroscopy (2024)

    Sabino, Alan Utsuni ; Ribeiro, Adriana Vaz Safatle ; Lima, Suzylaine da Silva ; Marques, Carlos Frederico Sparapan ; Maluf Filho, Fauze ; Ramos, Alexandre Ferreira

    Fonte: Critical Reviews in Oncogenesis. Unidades: FM, EACH

    Assunto: NEOPLASIAS

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    • ABNT

      SABINO, Alan Utsuni et al. Machine learning-based prediction of responsiveness to neoadjuvant chemoradiotheapy in locally advanced rectal cancer patients from endomicroscopy. Critical Reviews in Oncogenesis, v. 29, n. 2, p. 53-63, 2024Tradução . . Disponível em: http://dx.doi.org/10.1615/CritRevOncog.2023050075. Acesso em: 27 nov. 2025.

    • APA

      Sabino, A. U., Ribeiro, A. V. S., Lima, S. da S., Marques, C. F. S., Maluf Filho, F., & Ramos, A. F. (2024). Machine learning-based prediction of responsiveness to neoadjuvant chemoradiotheapy in locally advanced rectal cancer patients from endomicroscopy. Critical Reviews in Oncogenesis, 29( 2), 53-63. doi:10.1615/CritRevOncog.2023050075

    • NLM

      Sabino AU, Ribeiro AVS, Lima S da S, Marques CFS, Maluf Filho F, Ramos AF. Machine learning-based prediction of responsiveness to neoadjuvant chemoradiotheapy in locally advanced rectal cancer patients from endomicroscopy [Internet]. Critical Reviews in Oncogenesis. 2024 ; 29( 2): 53-63.[citado 2025 nov. 27 ] Available from: http://dx.doi.org/10.1615/CritRevOncog.2023050075

    • Vancouver

      Sabino AU, Ribeiro AVS, Lima S da S, Marques CFS, Maluf Filho F, Ramos AF. Machine learning-based prediction of responsiveness to neoadjuvant chemoradiotheapy in locally advanced rectal cancer patients from endomicroscopy [Internet]. Critical Reviews in Oncogenesis. 2024 ; 29( 2): 53-63.[citado 2025 nov. 27 ] Available from: http://dx.doi.org/10.1615/CritRevOncog.2023050075

  • Artigo de periodico

    A comparative analysis of noise properties of stochastic binary models for a self-repressing and for an externally regulating gene (2020)

    Giovanini, Guilherme ; Sabino, Alan Utsuni ; Barros, Luciana R. C.; Ramos, Alexandre Ferreira

    Fonte: Mathematical Biosciences and Engineering. Unidades: EACH, FM

    Assuntos: BIOLOGIA MOLECULAR, REGULAÇÃO GÊNICA

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    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      GIOVANINI, Guilherme et al. A comparative analysis of noise properties of stochastic binary models for a self-repressing and for an externally regulating gene. Mathematical Biosciences and Engineering, v. 17, n. 5, p. 5477-5503, 2020Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3934/mbe.2020295. Acesso em: 27 nov. 2025.

    • APA

      Giovanini, G., Sabino, A. U., Barros, L. R. C., & Ramos, A. F. (2020). A comparative analysis of noise properties of stochastic binary models for a self-repressing and for an externally regulating gene. Mathematical Biosciences and Engineering, 17( 5), 5477-5503. doi:10.3934/mbe.2020295

    • NLM

      Giovanini G, Sabino AU, Barros LRC, Ramos AF. A comparative analysis of noise properties of stochastic binary models for a self-repressing and for an externally regulating gene [Internet]. Mathematical Biosciences and Engineering. 2020 ; 17( 5): 5477-5503.[citado 2025 nov. 27 ] Available from: https://doi.org/10.3934/mbe.2020295

    • Vancouver

      Giovanini G, Sabino AU, Barros LRC, Ramos AF. A comparative analysis of noise properties of stochastic binary models for a self-repressing and for an externally regulating gene [Internet]. Mathematical Biosciences and Engineering. 2020 ; 17( 5): 5477-5503.[citado 2025 nov. 27 ] Available from: https://doi.org/10.3934/mbe.2020295
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