Noninvasive prenatal paternity determination using microhaplotypes: a pilot study (2020)
- Authors:
- USP affiliated authors: IAMBARTSEV, ANATOLI - IME ; FUJITA, ANDRÉ - IME ; NAKAYA, HELDER TAKASHI IMOTO - FCF ; WANG, JAQUELINE YU TING - Interunidades em Bioinformática
- Unidades: IME; FCF; Interunidades em Bioinformática
- DOI: 10.1186/s12920-020-00806-w
- Subjects: DIAGNÓSTICO PRÉ-NATAL; PATERNIDADE; BIOINFORMÁTICA; HAPLOTIPOS
- Keywords: Microhaplotype; Noninvasive; Probability of paternity; Prenatal; Single nucleotide polymorphism
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título: BMC Medical Genomics
- ISSN: 1755-8794
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 13, art. n. 157, p. 1-8, 2020
- Este periódico é de acesso aberto
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
-
ABNT
WANG, Jaqueline Yu Ting et al. Noninvasive prenatal paternity determination using microhaplotypes: a pilot study. BMC Medical Genomics, v. 13, n. art. 157, p. 1-8, 2020Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1186/s12920-020-00806-w. Acesso em: 12 fev. 2026. -
APA
Wang, J. Y. T., Whittle, M. R., Puga, R. D., Yambartsev, A., Fujita, A., & Nakaya, H. T. I. (2020). Noninvasive prenatal paternity determination using microhaplotypes: a pilot study. BMC Medical Genomics, 13( art. 157), 1-8. doi:10.1186/s12920-020-00806-w -
NLM
Wang JYT, Whittle MR, Puga RD, Yambartsev A, Fujita A, Nakaya HTI. Noninvasive prenatal paternity determination using microhaplotypes: a pilot study [Internet]. BMC Medical Genomics. 2020 ; 13( art. 157): 1-8.[citado 2026 fev. 12 ] Available from: https://doi.org/10.1186/s12920-020-00806-w -
Vancouver
Wang JYT, Whittle MR, Puga RD, Yambartsev A, Fujita A, Nakaya HTI. Noninvasive prenatal paternity determination using microhaplotypes: a pilot study [Internet]. BMC Medical Genomics. 2020 ; 13( art. 157): 1-8.[citado 2026 fev. 12 ] Available from: https://doi.org/10.1186/s12920-020-00806-w - Determinação pré-natal não invasiva de paternidade utilizando micro-haplótipos
- Differentially correlated genes in co-expression networks control phenotype transitions
- Selection of control genes for quantitative RT-PCR based on microarray data
- Bounds on the critical line via transfer matrix methods for an Ising model coupled to causal dynamical triangulations
- Gene network reconstruction reveals cell cycle and antiviral genes as major drivers of cervical cancer
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Informações sobre o DOI: 10.1186/s12920-020-00806-w (Fonte: oaDOI API)
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