Modeling gene expression regulatory networks with the sparse vector autoregressive model (2007)
- Authors:
- USP affiliated authors: SOGAYAR, MARI CLEIDE - IQ ; FERREIRA, CARLOS EDUARDO - IME ; FUJITA, ANDRÉ - Interunidades em Bioinformática
- Unidades: IQ; IME; Interunidades em Bioinformática
- DOI: 10.1186/1752-0509-1-39
- Subjects: EXPRESSÃO GÊNICA; BIOQUÍMICA
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título: BMC Systems Biology
- ISSN: 1752-0509
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 1, n. 39, p. 1-11, 2007
- Status:
- Artigo publicado em periódico de acesso aberto (Gold Open Access)
- Versão do Documento:
- Versão publicada (Published version)
- Acessar versão aberta:
-
ABNT
FUJITA, André et al. Modeling gene expression regulatory networks with the sparse vector autoregressive model. BMC Systems Biology, v. 1, n. 39, p. 1-11, 2007Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1186/1752-0509-1-39. Acesso em: 01 abr. 2026. -
APA
Fujita, A., Sato, J. R., Garay-Malpartida, H. M., Yamaguchi, R., Miyano, S., Sogayar, M. C., & Ferreira, C. E. (2007). Modeling gene expression regulatory networks with the sparse vector autoregressive model. BMC Systems Biology, 1( 39), 1-11. doi:10.1186/1752-0509-1-39 -
NLM
Fujita A, Sato JR, Garay-Malpartida HM, Yamaguchi R, Miyano S, Sogayar MC, Ferreira CE. Modeling gene expression regulatory networks with the sparse vector autoregressive model [Internet]. BMC Systems Biology. 2007 ; 1( 39): 1-11.[citado 2026 abr. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1186/1752-0509-1-39 -
Vancouver
Fujita A, Sato JR, Garay-Malpartida HM, Yamaguchi R, Miyano S, Sogayar MC, Ferreira CE. Modeling gene expression regulatory networks with the sparse vector autoregressive model [Internet]. BMC Systems Biology. 2007 ; 1( 39): 1-11.[citado 2026 abr. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1186/1752-0509-1-39 - 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
- Time-varying modeling of gene expression regulatory networks using the wavelet dynamic vector autoregressive method
- 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.
Download do texto completo
| Tipo | Nome | Link | |
|---|---|---|---|
| 1643305.pdf | Direct link |
How to cite
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
