Relating mutational signature exposures to clinical data in cancers via signeR 2.0 (2023)
- Authors:
- Autor USP: MITROWSKY, RAFAEL ANDRES ROSALES - FFCLRP
- Unidade: FFCLRP
- DOI: 10.1186/s12859-023-05550-3
- Subjects: ALGORITMOS; INFERÊNCIA BAYESIANA; MUTAÇÃO; NEOPLASIAS
- Keywords: Mutational signature; Non-negative matrix factorization; Shiny; Cancer
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título: BMC Bioinformatics
- ISSN: 1471-2105
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 24, n. 1, art. 439, p. 1-11, 2023
- Status:
- Artigo publicado em periódico de acesso aberto (Gold Open Access)
- Versão do Documento:
- Versão publicada (Published version)
- Acessar versão aberta:
-
ABNT
DRUMMOND, Rodrigo Duarte et al. Relating mutational signature exposures to clinical data in cancers via signeR 2.0. BMC Bioinformatics, v. 24, n. 1, p. 1-11, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1186/s12859-023-05550-3. Acesso em: 02 abr. 2026. -
APA
Drummond, R. D., Defelicibus, A., Meyenberg, M., Valieris, R., Dias Neto, E., Mitrowsky, R. A. R., & Silva, I. T. da. (2023). Relating mutational signature exposures to clinical data in cancers via signeR 2.0. BMC Bioinformatics, 24( 1), 1-11. doi:10.1186/s12859-023-05550-3 -
NLM
Drummond RD, Defelicibus A, Meyenberg M, Valieris R, Dias Neto E, Mitrowsky RAR, Silva IT da. Relating mutational signature exposures to clinical data in cancers via signeR 2.0 [Internet]. BMC Bioinformatics. 2023 ; 24( 1): 1-11.[citado 2026 abr. 02 ] Available from: https://doi.org/10.1186/s12859-023-05550-3 -
Vancouver
Drummond RD, Defelicibus A, Meyenberg M, Valieris R, Dias Neto E, Mitrowsky RAR, Silva IT da. Relating mutational signature exposures to clinical data in cancers via signeR 2.0 [Internet]. BMC Bioinformatics. 2023 ; 24( 1): 1-11.[citado 2026 abr. 02 ] Available from: https://doi.org/10.1186/s12859-023-05550-3 - HIV-1 integration landscape during latent and active infection
- Cálculo estocástico e aplicações em finanças
- A série de Hardy-Ramanujan-Rademacher para o número de participações de um inteiro positivo
- Bounding the speed of harris chains via Griffeath's maximal coupling
- Interacting vertex reinforced random walks on complete sub-graphs
- Deep learning predicts underlying features on pathology images with therapeutic relevance for breast and gastric cancer
- Identification of chromosomal translocation hotspots via scan statistics
- Weakly-supervised deep learning models enable HER2-low prediction from H &E stained slides
- Tracking SARS-CoV-2 variants of concern in wastewater: an assessment of nine computational tools using simulated genomic data
- Mutational signatures driven by epigenetic determinants enable the stratification of patients with gastric cancer for therapeutic intervention
Informações sobre a disponibilidade de versões do artigo em acesso aberto coletadas automaticamente via oaDOI API (Unpaywall).
Por se tratar de integração com serviço externo, podem existir diferentes versões do trabalho (como preprints ou postprints), que podem diferir da versão publicada.
Download do texto completo
| Tipo | Nome | Link | |
|---|---|---|---|
 |
003222263.pdf | Direct link |
How to cite
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
