Approaches for the identification of driver mutations in cancer: a tutorial from a computational perspective (2020)
- Authors:
- USP affiliated authors: SIMÃO, ADENILSO DA SILVA - ICMC ; CUTIGI, JORGE FRANCISCO - ICMC
- Unidade: ICMC
- DOI: 10.1142/S021972002050016X
- Subjects: NEOPLASIAS; MUTAÇÃO GENÉTICA; BIOINFORMÁTICA
- Keywords: Cancer bioinformatics; computational methods; driver mutations
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título: Journal of Bioinformatics and Computational Biology
- ISSN: 0219-7200
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 18, n. 3, p. 2050016-1-2050016-32, 2020
- Status:
- Artigo possui versão em acesso aberto em repositório (Green Open Access)
- Versão do Documento:
- Versão submetida (Pré-print)
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-
ABNT
CUTIGI, Jorge Francisco e EVANGELISTA, Adriane Feijó e SIMÃO, Adenilso da Silva. Approaches for the identification of driver mutations in cancer: a tutorial from a computational perspective. Journal of Bioinformatics and Computational Biology, v. 18, n. 3, p. 2050016-1-2050016-32, 2020Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1142/S021972002050016X. Acesso em: 02 abr. 2026. -
APA
Cutigi, J. F., Evangelista, A. F., & Simão, A. da S. (2020). Approaches for the identification of driver mutations in cancer: a tutorial from a computational perspective. Journal of Bioinformatics and Computational Biology, 18( 3), 2050016-1-2050016-32. doi:10.1142/S021972002050016X -
NLM
Cutigi JF, Evangelista AF, Simão A da S. Approaches for the identification of driver mutations in cancer: a tutorial from a computational perspective [Internet]. Journal of Bioinformatics and Computational Biology. 2020 ; 18( 3): 2050016-1-2050016-32.[citado 2026 abr. 02 ] Available from: https://doi.org/10.1142/S021972002050016X -
Vancouver
Cutigi JF, Evangelista AF, Simão A da S. Approaches for the identification of driver mutations in cancer: a tutorial from a computational perspective [Internet]. Journal of Bioinformatics and Computational Biology. 2020 ; 18( 3): 2050016-1-2050016-32.[citado 2026 abr. 02 ] Available from: https://doi.org/10.1142/S021972002050016X - GeNWeMME: a network-based computational method for prioritizing groups of significant related genes in cancer
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