A computational approach for the discovery of significant cancer genes by weighted mutation and asymmetric spreading strength in networks (2021)
- Authors:
- USP affiliated authors: SIMÃO, ADENILSO DA SILVA - ICMC ; CUTIGI, JORGE FRANCISCO - ICMC
- Unidade: ICMC
- DOI: 10.1038/s41598-021-02671-8
- Subjects: BIOINFORMÁTICA; GENÔMICA; NEOPLASIAS
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título: Scientific Reports
- ISSN: 2045-2322
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 11, p. 1-10, 2021
- 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
CUTIGI, Jorge Francisco et al. A computational approach for the discovery of significant cancer genes by weighted mutation and asymmetric spreading strength in networks. Scientific Reports, v. 11, p. 1-10, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1038/s41598-021-02671-8. Acesso em: 01 jan. 2026. -
APA
Cutigi, J. F., Evangelista, A. F., Reis, R. M. V., & Simão, A. da S. (2021). A computational approach for the discovery of significant cancer genes by weighted mutation and asymmetric spreading strength in networks. Scientific Reports, 11, 1-10. doi:10.1038/s41598-021-02671-8 -
NLM
Cutigi JF, Evangelista AF, Reis RMV, Simão A da S. A computational approach for the discovery of significant cancer genes by weighted mutation and asymmetric spreading strength in networks [Internet]. Scientific Reports. 2021 ; 11 1-10.[citado 2026 jan. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1038/s41598-021-02671-8 -
Vancouver
Cutigi JF, Evangelista AF, Reis RMV, Simão A da S. A computational approach for the discovery of significant cancer genes by weighted mutation and asymmetric spreading strength in networks [Internet]. Scientific Reports. 2021 ; 11 1-10.[citado 2026 jan. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1038/s41598-021-02671-8 - GeNWeMME: a network-based computational method for prioritizing groups of significant related genes in cancer
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Informações sobre o DOI: 10.1038/s41598-021-02671-8 (Fonte: oaDOI API)
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