On the use of topological features of metabolic networks for the classifi-cation of cancer samples (2021)
- Authors:
- USP affiliated authors: BRUNO, ODEMIR MARTINEZ - IFSC ; JUSTO, MARINA JEANETH MACHICAO - EP
- Unidades: IFSC; EP
- DOI: 10.2174/1389202922666210301084151
- Subjects: COMPUTAÇÃO GRÁFICA; COMPUTAÇÃO APLICADA; CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO; INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
- Keywords: Metabolic networks; Cancer sample classification; Machine learning; RNA-seq data; Topological properties; Network pruning
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título: Current Genomics
- ISSN: 1389-2029
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 22, n. 2, p. 88-97, 2021
- Status:
- Artigo possui versão em acesso aberto em repositório (Green Open Access)
- Versão do Documento:
- Versão submetida (Pré-print)
- Acessar versão aberta:
-
ABNT
MACHICAO, Jeaneth et al. On the use of topological features of metabolic networks for the classifi-cation of cancer samples. Current Genomics, v. 22, n. 2, p. 88-97, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.2174/1389202922666210301084151. Acesso em: 31 mar. 2026. -
APA
Machicao, J., Craighero, F., Maspero, D., Angaroni, F., Damiani, C., Graudenzi, A., et al. (2021). On the use of topological features of metabolic networks for the classifi-cation of cancer samples. Current Genomics, 22( 2), 88-97. doi:10.2174/1389202922666210301084151 -
NLM
Machicao J, Craighero F, Maspero D, Angaroni F, Damiani C, Graudenzi A, Antoniotti M, Bruno OM. On the use of topological features of metabolic networks for the classifi-cation of cancer samples [Internet]. Current Genomics. 2021 ; 22( 2): 88-97.[citado 2026 mar. 31 ] Available from: https://doi.org/10.2174/1389202922666210301084151 -
Vancouver
Machicao J, Craighero F, Maspero D, Angaroni F, Damiani C, Graudenzi A, Antoniotti M, Bruno OM. On the use of topological features of metabolic networks for the classifi-cation of cancer samples [Internet]. Current Genomics. 2021 ; 22( 2): 88-97.[citado 2026 mar. 31 ] Available from: https://doi.org/10.2174/1389202922666210301084151 - Métodos para aprimorar as propriedades pseudo-aleatórias de mapas caóticos
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