Time-varying modeling of gene expression regulatory networks using the wavelet dynamic vector autoregressive method (2007)
- Authors:
- USP affiliated authors: MORETTIN, PEDRO ALBERTO - IME ; SOGAYAR, MARI CLEIDE - IQ ; FERREIRA, CARLOS EDUARDO - IME ; FUJITA, ANDRÉ - Interunidades em Bioinformática
- Unidades: IME; IQ; Interunidades em Bioinformática
- DOI: 10.1093/bioinformatics/btm151
- Subjects: EXPRESSÃO GÊNICA; BIOQUÍMICA
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título: Bioinformatics
- ISSN: 1367-4803
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 23, n. 13, p. 1623-1630, 2007
- Status:
- Artigo possui acesso gratuito no site do editor (Bronze Open Access)
- Versão do Documento:
- Versão publicada (Published version)
- Acessar versão aberta:
-
ABNT
FUJITA, André et al. Time-varying modeling of gene expression regulatory networks using the wavelet dynamic vector autoregressive method. Bioinformatics, v. 23, n. 13, p. 1623-1630, 2007Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btm151. Acesso em: 01 abr. 2026. -
APA
Fujita, A., Sato, J. R., Garay-Malpartida, H. M., Morettin, P. A., Sogayar, M. C., & Ferreira, C. E. (2007). Time-varying modeling of gene expression regulatory networks using the wavelet dynamic vector autoregressive method. Bioinformatics, 23( 13), 1623-1630. doi:10.1093/bioinformatics/btm151 -
NLM
Fujita A, Sato JR, Garay-Malpartida HM, Morettin PA, Sogayar MC, Ferreira CE. Time-varying modeling of gene expression regulatory networks using the wavelet dynamic vector autoregressive method [Internet]. Bioinformatics. 2007 ; 23( 13): 1623-1630.[citado 2026 abr. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btm151 -
Vancouver
Fujita A, Sato JR, Garay-Malpartida HM, Morettin PA, Sogayar MC, Ferreira CE. Time-varying modeling of gene expression regulatory networks using the wavelet dynamic vector autoregressive method [Internet]. Bioinformatics. 2007 ; 23( 13): 1623-1630.[citado 2026 abr. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btm151 - Modeling gene expression regulatory networks with the sparse vector autoregressive model
- GEDI: a user-friendly toolbox for analysis of large-scale gene expression data
- Statistical methods in graphs: parameter estimation, model selection, and hypothesis test
- Discriminating different classes of biological networks by analyzing the graphs spectra distribution
- The GATO gene annotation tool for research laboratories
- Comparing Pearson, Spearman and Hoeffding's D measure for gene expression association analysis
- A preliminary transcriptome map of astrocytomas
- Evaluating different methods of microarray data normalization
- Inferring contagion in regulatory networks
- Identification of COL6A1 as a differentially expressed gene in human astrocytomas
Informações sobre a disponibilidade de versões do artigo em acesso aberto coletadas automaticamente via oaDOI API (Unpaywall).
Por se tratar de integração com serviço externo, podem existir diferentes versões do trabalho (como preprints ou postprints), que podem diferir da versão publicada.
How to cite
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
