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Trabalho de evento-resumo periodico
Systematic approaches to predict oncogenic transcriptional regulatory circuitries identify important nodes in high-grade serous ovarian cancer (2019)
Abraham, Brian J.; Reddy, Jessica; Fonseca, Marcos Abraão de Souza ; Klein, Isaac A.; Afeyan, Lena K.; Corona, Rosario I.; Cejas, Paloma; Segato, Felipe; Karlan, Beth Y.; Gayther, Simon A.; Freedman, Matthew L.; Noushmehr, Houtan ; Brown, Myles; Matulonis, Ursula A.; Lawrenson, Kate; Yong, Richard A.
Fonte: Cancer Research. Nome do evento: Annual Meeting American Association for Cancer Research - AACR. Unidade: FMRP
Assuntos: NEOPLASIAS OVARIANAS, GENÉTICA MÉDICA, TUMOR CARCINOIDE
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ABNT
ABRAHAM, Brian J. et al. Systematic approaches to predict oncogenic transcriptional regulatory circuitries identify important nodes in high-grade serous ovarian cancer. Cancer Research. Baltimore: Faculdade de Medicina de Ribeirão Preto, Universidade de São Paulo. Disponível em: https://doi.org/10.1158/1538-7445.AM2019-2615. Acesso em: 20 maio 2024. , 2019
APA
Abraham, B. J., Reddy, J., Fonseca, M. A. de S., Klein, I. A., Afeyan, L. K., Corona, R. I., et al. (2019). Systematic approaches to predict oncogenic transcriptional regulatory circuitries identify important nodes in high-grade serous ovarian cancer. Cancer Research. Baltimore: Faculdade de Medicina de Ribeirão Preto, Universidade de São Paulo. doi:10.1158/1538-7445.AM2019-2615
NLM
Abraham BJ, Reddy J, Fonseca MA de S, Klein IA, Afeyan LK, Corona RI, Cejas P, Segato F, Karlan BY, Gayther SA, Freedman ML, Noushmehr H, Brown M, Matulonis UA, Lawrenson K, Yong RA. Systematic approaches to predict oncogenic transcriptional regulatory circuitries identify important nodes in high-grade serous ovarian cancer [Internet]. Cancer Research. 2019 ; 79( 13): 2615.[citado 2024 maio 20 ] Available from: https://doi.org/10.1158/1538-7445.AM2019-2615
Vancouver
Abraham BJ, Reddy J, Fonseca MA de S, Klein IA, Afeyan LK, Corona RI, Cejas P, Segato F, Karlan BY, Gayther SA, Freedman ML, Noushmehr H, Brown M, Matulonis UA, Lawrenson K, Yong RA. Systematic approaches to predict oncogenic transcriptional regulatory circuitries identify important nodes in high-grade serous ovarian cancer [Internet]. Cancer Research. 2019 ; 79( 13): 2615.[citado 2024 maio 20 ] Available from: https://doi.org/10.1158/1538-7445.AM2019-2615
Trabalho de evento-resumo periodico
Pan-cancer transcription factor analyses identify ZNF217 as a novel driver in HGSOC (2019)
Nameki, Robbin; Fonseca, Marcos A. S.; Reddy, Jessica; Vavra, Kevin C.; Segato, Felipe; Corona, Rosario I.; Seo, Ji-Heui; Liu, Annie; Abbasi, Forough; Lin, Xianzhi; Karlan, Beth Y.; Freedman, Matthew L.; Gayther, Simon A.; Noushmehr, Houtan ; Lawrenson, Kate
Fonte: Clinical Cancer Research. Nome do evento: Biennial Ovarian Cancer Research Symposium. Unidade: FMRP
Assuntos: TRANSCRIÇÃO GÊNICA, NEOPLASIAS OVARIANAS
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ABNT
NAMEKI, Robbin et al. Pan-cancer transcription factor analyses identify ZNF217 as a novel driver in HGSOC. Clinical Cancer Research. Philadelphia: Faculdade de Medicina de Ribeirão Preto, Universidade de São Paulo. . Acesso em: 20 maio 2024. , 2019
APA
Nameki, R., Fonseca, M. A. S., Reddy, J., Vavra, K. C., Segato, F., Corona, R. I., et al. (2019). Pan-cancer transcription factor analyses identify ZNF217 as a novel driver in HGSOC. Clinical Cancer Research. Philadelphia: Faculdade de Medicina de Ribeirão Preto, Universidade de São Paulo.
NLM
Nameki R, Fonseca MAS, Reddy J, Vavra KC, Segato F, Corona RI, Seo J-H, Liu A, Abbasi F, Lin X, Karlan BY, Freedman ML, Gayther SA, Noushmehr H, Lawrenson K. Pan-cancer transcription factor analyses identify ZNF217 as a novel driver in HGSOC. Clinical Cancer Research. 2019 ; 25( 22):[citado 2024 maio 20 ]
Vancouver
Nameki R, Fonseca MAS, Reddy J, Vavra KC, Segato F, Corona RI, Seo J-H, Liu A, Abbasi F, Lin X, Karlan BY, Freedman ML, Gayther SA, Noushmehr H, Lawrenson K. Pan-cancer transcription factor analyses identify ZNF217 as a novel driver in HGSOC. Clinical Cancer Research. 2019 ; 25( 22):[citado 2024 maio 20 ]
Artigo de periodico
Optimizing exosomal RNA isolation for RNA-Seq analyses of archival sera specimens (2018)
Prendergast, Emily N.; Fonseca, Marcos Abraão de Souza; Dezem, Felipe Segato; Lester, Jenny; Karlan, Beth Y.; Noushmehr, Houtan; Lin, Xianzhi; Lawrenson, Kate
Fonte: PLOS ONE. Unidade: FMRP
Assuntos: RNA, GENÉTICA BIOQUÍMICA
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ABNT
PRENDERGAST, Emily N. et al. Optimizing exosomal RNA isolation for RNA-Seq analyses of archival sera specimens. PLOS ONE, v. 13, n. 5, p. e0196913, 2018Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0196913. Acesso em: 20 maio 2024.
APA
Prendergast, E. N., Fonseca, M. A. de S., Dezem, F. S., Lester, J., Karlan, B. Y., Noushmehr, H., et al. (2018). Optimizing exosomal RNA isolation for RNA-Seq analyses of archival sera specimens. PLOS ONE, 13( 5), e0196913. doi:10.1371/journal.pone.0196913
NLM
Prendergast EN, Fonseca MA de S, Dezem FS, Lester J, Karlan BY, Noushmehr H, Lin X, Lawrenson K. Optimizing exosomal RNA isolation for RNA-Seq analyses of archival sera specimens [Internet]. PLOS ONE. 2018 ; 13( 5): e0196913.[citado 2024 maio 20 ] Available from: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0196913
Vancouver
Prendergast EN, Fonseca MA de S, Dezem FS, Lester J, Karlan BY, Noushmehr H, Lin X, Lawrenson K. Optimizing exosomal RNA isolation for RNA-Seq analyses of archival sera specimens [Internet]. PLOS ONE. 2018 ; 13( 5): e0196913.[citado 2024 maio 20 ] Available from: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0196913

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