The GATO gene annotation tool for research laboratories (2005)
- Authors:
- USP affiliated authors: DURHAM, ALAN MITCHELL - IME ; FERREIRA, CARLOS EDUARDO - IME ; SOGAYAR, MARI CLEIDE - IQ ; FUJITA, ANDRÉ - BIOINFORMÁTICA
- Unidades: IME; IQ; BIOINFORMÁTICA
- DOI: 10.1590/S0100-879X2005001100002
- Subjects: BIOINFORMÁTICA; BIOQUÍMICA; GENOMAS
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Publisher place: Ribeirão Preto
- Date published: 2005
- Source:
- Título do periódico: Brazilian Journal of Medical and Biological Research
- ISSN: 0100-879X
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 38, n. 11, p. 1571-1574, 2005
- Este periódico é de acesso aberto
- Este artigo é de acesso aberto
- URL de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: gold
- Licença: cc-by
-
ABNT
FUJITA, André et al. The GATO gene annotation tool for research laboratories. Brazilian Journal of Medical and Biological Research, v. 38, n. 11, p. 1571-1574, 2005Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1590/S0100-879X2005001100002. Acesso em: 19 set. 2024. -
APA
Fujita, A., Massirer, K. B., Durham, A. M., Ferreira, C. E., & Sogayar, M. C. (2005). The GATO gene annotation tool for research laboratories. Brazilian Journal of Medical and Biological Research, 38( 11), 1571-1574. doi:10.1590/S0100-879X2005001100002 -
NLM
Fujita A, Massirer KB, Durham AM, Ferreira CE, Sogayar MC. The GATO gene annotation tool for research laboratories [Internet]. Brazilian Journal of Medical and Biological Research. 2005 ; 38( 11): 1571-1574.[citado 2024 set. 19 ] Available from: https://doi.org/10.1590/S0100-879X2005001100002 -
Vancouver
Fujita A, Massirer KB, Durham AM, Ferreira CE, Sogayar MC. The GATO gene annotation tool for research laboratories [Internet]. Brazilian Journal of Medical and Biological Research. 2005 ; 38( 11): 1571-1574.[citado 2024 set. 19 ] Available from: https://doi.org/10.1590/S0100-879X2005001100002 - GEDI: a user-friendly toolbox for analysis of large-scale gene expression data
- Modeling gene expression regulatory networks with the sparse vector autoregressive model
- Statistical methods in graphs: parameter estimation, model selection, and hypothesis test
- Time-varying modeling of gene expression regulatory networks using the wavelet dynamic vector autoregressive method
- Discriminating different classes of biological networks by analyzing the graphs spectra distribution
- Anotação de genes associados com o controle da proliferação celular e a origem de tumores
- Comparing Pearson, Spearman and Hoeffding's D measure for gene expression association analysis
- Evaluating different methods of microarray data normalization
- A preliminary transcriptome map of astrocytomas
- Modeling nonlinear gene regulatory networks from time series gene expression data
Informações sobre o DOI: 10.1590/S0100-879X2005001100002 (Fonte: oaDOI API)
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