GEDI: a user-friendly toolbox for analysis of large-scale gene expression data (2007)
- Authors:
- USP affiliated authors: FERREIRA, CARLOS EDUARDO - IME ; SOGAYAR, MARI CLEIDE - IQ ; FUJITA, ANDRÉ - BIOINFORMÁTICA
- Unidades: IME; IQ; BIOINFORMÁTICA
- DOI: 10.1186/1471-2105-8-457
- Subjects: EXPRESSÃO GÊNICA; BIOQUÍMICA
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título do periódico: BMC Bioinformatics
- ISSN: 1471-2105
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 8, art.n. 457, p. 1-7, 2007
- 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. GEDI: a user-friendly toolbox for analysis of large-scale gene expression data. BMC Bioinformatics, v. 8, n. art. 457, p. 1-7, 2007Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1186/1471-2105-8-457. Acesso em: 24 abr. 2024. -
APA
Fujita, A., Sato, J. R., Ferreira, C. E., & Sogayar, M. C. (2007). GEDI: a user-friendly toolbox for analysis of large-scale gene expression data. BMC Bioinformatics, 8( art. 457), 1-7. doi:10.1186/1471-2105-8-457 -
NLM
Fujita A, Sato JR, Ferreira CE, Sogayar MC. GEDI: a user-friendly toolbox for analysis of large-scale gene expression data [Internet]. BMC Bioinformatics. 2007 ; 8( art. 457): 1-7.[citado 2024 abr. 24 ] Available from: https://doi.org/10.1186/1471-2105-8-457 -
Vancouver
Fujita A, Sato JR, Ferreira CE, Sogayar MC. GEDI: a user-friendly toolbox for analysis of large-scale gene expression data [Internet]. BMC Bioinformatics. 2007 ; 8( art. 457): 1-7.[citado 2024 abr. 24 ] Available from: https://doi.org/10.1186/1471-2105-8-457 - 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
- The GATO gene annotation tool for research laboratories
- 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
- Inferring contagion in regulatory networks
Informações sobre o DOI: 10.1186/1471-2105-8-457 (Fonte: oaDOI API)
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| Tipo | Nome | Link | |
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