A comparative analysis of noise properties of stochastic binary models for a self-repressing and for an externally regulating gene (2020)
- Authors:
- USP affiliated authors: RAMOS, ALEXANDRE FERREIRA - EACH ; GIOVANINI, GUILHERME - EACH ; SABINO, ALAN UTSUNI - FM
- Unidades: EACH; FM
- DOI: 10.3934/mbe.2020295
- Subjects: BIOLOGIA MOLECULAR; REGULAÇÃO GÊNICA
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Publisher place: Springfield
- Date published: 2020
- Source:
- Título: Mathematical Biosciences and Engineering
- ISSN: 1547-1063
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 17, n. 5, p. 5477-5503, aug. 2020
- 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
GIOVANINI, Guilherme et al. A comparative analysis of noise properties of stochastic binary models for a self-repressing and for an externally regulating gene. Mathematical Biosciences and Engineering, v. 17, n. 5, p. 5477-5503, 2020Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3934/mbe.2020295. Acesso em: 03 dez. 2025. -
APA
Giovanini, G., Sabino, A. U., Barros, L. R. C., & Ramos, A. F. (2020). A comparative analysis of noise properties of stochastic binary models for a self-repressing and for an externally regulating gene. Mathematical Biosciences and Engineering, 17( 5), 5477-5503. doi:10.3934/mbe.2020295 -
NLM
Giovanini G, Sabino AU, Barros LRC, Ramos AF. A comparative analysis of noise properties of stochastic binary models for a self-repressing and for an externally regulating gene [Internet]. Mathematical Biosciences and Engineering. 2020 ; 17( 5): 5477-5503.[citado 2025 dez. 03 ] Available from: https://doi.org/10.3934/mbe.2020295 -
Vancouver
Giovanini G, Sabino AU, Barros LRC, Ramos AF. A comparative analysis of noise properties of stochastic binary models for a self-repressing and for an externally regulating gene [Internet]. Mathematical Biosciences and Engineering. 2020 ; 17( 5): 5477-5503.[citado 2025 dez. 03 ] Available from: https://doi.org/10.3934/mbe.2020295 - Binary Expression Enhances Reliability of Messaging in Gene Networks
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Informações sobre o DOI: 10.3934/mbe.2020295 (Fonte: oaDOI API)
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