Human protein-protein interaction networks: a topological comparison review (2024)
- Authors:
- USP affiliated authors: FERREIRA, CYNTHIA DE OLIVEIRA LAGE - ICMC ; SIMÃO, ADENILSO DA SILVA - ICMC ; RAMOS, RODRIGO HENRIQUE - ICMC
- Unidade: ICMC
- DOI: 10.1016/j.heliyon.2024.e27278
- Subjects: TOPOLOGIA; PROTEÍNAS; CENTRALIDADE
- Keywords: Protein–protein interaction networks; PPIN; Complex systems; Centrality measures; Network topology
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
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- Cor do Acesso Aberto: gold
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ABNT
RAMOS, Rodrigo Henrique e FERREIRA, Cynthia de Oliveira Lage e SIMÃO, Adenilso da Silva. Human protein-protein interaction networks: a topological comparison review. Heliyon, v. 10, p. 1-10, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2024.e27278. Acesso em: 31 dez. 2025. -
APA
Ramos, R. H., Ferreira, C. de O. L., & Simão, A. da S. (2024). Human protein-protein interaction networks: a topological comparison review. Heliyon, 10, 1-10. doi:10.1016/j.heliyon.2024.e27278 -
NLM
Ramos RH, Ferreira C de OL, Simão A da S. Human protein-protein interaction networks: a topological comparison review [Internet]. Heliyon. 2024 ; 10 1-10.[citado 2025 dez. 31 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2024.e27278 -
Vancouver
Ramos RH, Ferreira C de OL, Simão A da S. Human protein-protein interaction networks: a topological comparison review [Internet]. Heliyon. 2024 ; 10 1-10.[citado 2025 dez. 31 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2024.e27278 - Identifying key genes in cancer networks using persistent homology
- Topological characterization of cancer driver genes using reactome super pathways networks
- The survival rate among unvaccinated, first dose, and second dose Brazilian hospitalized and ICU COVID patients by age group
- Analyzing different cancer mutation data sets from breast invasive carcinoma (BRCA), lung adenocarcinoma (LUAD), and prostate adenocarcinoma (PRAD)
- Causal model discovery in cancer guided by cellular pathways
- The central role of cancer driver genes in pathway networks according to persistence homology
- Combining mutation and gene network data in a machine learning approach for false-positive cancer driver gene discovery
- ACDBio: the biological data computational analysis group at ICMC/USP, IFSP, and Barretos Cancer Hospital
- Utilizing Structural Features from Protein Interaction Sub-Networks to Analyze Cancer Genes
- Resilience and structure of metabolic networks
Informações sobre o DOI: 10.1016/j.heliyon.2024.e27278 (Fonte: oaDOI API)
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