Insights from a computational-based approach for analyzing autophagy genes across human cancers (2023)
- Authors:
- USP affiliated authors: RAMOS, ALEXANDRE FERREIRA - EACH ; CHAMMAS, ROGER - FM ; CARRASCO, ALEXIS GERMAN MURILLO - FM ; GIOVANINI, GUILHERME - FM
- Unidades: EACH; FM
- DOI: 10.3390/genes14081550
- Assunto: NEOPLASIAS
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
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- Este periódico é de acesso aberto
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
-
ABNT
CARRASCO, Alexis Germán Murillo et al. Insights from a computational-based approach for analyzing autophagy genes across human cancers. Genes, v. 14, n. 8, p. 01-19, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3390/genes14081550. Acesso em: 21 fev. 2026. -
APA
Carrasco, A. G. M., Giovanini, G., Ramos, A. F., Chammas, R., & Bustos, S. O. (2023). Insights from a computational-based approach for analyzing autophagy genes across human cancers. Genes, 14( 8), 01-19. doi:10.3390/genes14081550 -
NLM
Carrasco AGM, Giovanini G, Ramos AF, Chammas R, Bustos SO. Insights from a computational-based approach for analyzing autophagy genes across human cancers [Internet]. Genes. 2023 ; 14( 8): 01-19.[citado 2026 fev. 21 ] Available from: https://doi.org/10.3390/genes14081550 -
Vancouver
Carrasco AGM, Giovanini G, Ramos AF, Chammas R, Bustos SO. Insights from a computational-based approach for analyzing autophagy genes across human cancers [Internet]. Genes. 2023 ; 14( 8): 01-19.[citado 2026 fev. 21 ] Available from: https://doi.org/10.3390/genes14081550 - Binary Expression Enhances Reliability of Messaging in Gene Networks
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Informações sobre o DOI: 10.3390/genes14081550 (Fonte: oaDOI API)
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