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Trabalho de evento-resumo
The central role of cancer driver genes in pathway networks according to persistence homology (2023)
Ferreira, Cynthia de Oliveira Lage ; Ramos, Rodrigo Henrique ; Bardelotte, Yago Augusto; Simão, Adenilso da Silva
Source: Resumos. Conference titles: Workshop on Algebraic Topology and Applications - WATA. Unidade: ICMC
Subjects: HOMOLOGIA, GENÔMICA, NEOPLASIAS
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ABNT
FERREIRA, Cynthia de Oliveira Lage et al. The central role of cancer driver genes in pathway networks according to persistence homology. 2023, Anais.. São Carlos: [s.n.], 2023. Disponível em: https://www.dm.ufscar.br/eventos/wata/caderno.pdf. Acesso em: 27 jun. 2024.
APA
Ferreira, C. de O. L., Ramos, R. H., Bardelotte, Y. A., & Simão, A. da S. (2023). The central role of cancer driver genes in pathway networks according to persistence homology. In Resumos. São Carlos: [s.n.]. Recuperado de https://www.dm.ufscar.br/eventos/wata/caderno.pdf
NLM
Ferreira C de OL, Ramos RH, Bardelotte YA, Simão A da S. The central role of cancer driver genes in pathway networks according to persistence homology [Internet]. Resumos. 2023 ;[citado 2024 jun. 27 ] Available from: https://www.dm.ufscar.br/eventos/wata/caderno.pdf
Vancouver
Ferreira C de OL, Ramos RH, Bardelotte YA, Simão A da S. The central role of cancer driver genes in pathway networks according to persistence homology [Internet]. Resumos. 2023 ;[citado 2024 jun. 27 ] Available from: https://www.dm.ufscar.br/eventos/wata/caderno.pdf
Trabalho de evento
Abordagens computacionais para a descoberta de genes significativos para o câncer (2022)
Cutigi, Jorge Francisco ; Evangelista, Adriane Feijó ; Simão, Adenilso da Silva
Source: Anais Estendidos. Conference titles: Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde - SBCAS. Unidade: ICMC
Subjects: NEOPLASIAS, MUTAÇÃO GENÉTICA, APRENDIZADO COMPUTACIONAL
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ABNT
CUTIGI, Jorge Francisco e EVANGELISTA, Adriane Feijó e SIMÃO, Adenilso da Silva. Abordagens computacionais para a descoberta de genes significativos para o câncer. 2022, Anais.. Porto Alegre: SBC, 2022. Disponível em: https://doi.org/10.5753/sbcas_estendido.2022.222427. Acesso em: 27 jun. 2024.
APA
Cutigi, J. F., Evangelista, A. F., & Simão, A. da S. (2022). Abordagens computacionais para a descoberta de genes significativos para o câncer. In Anais Estendidos. Porto Alegre: SBC. doi:10.5753/sbcas_estendido.2022.222427
NLM
Cutigi JF, Evangelista AF, Simão A da S. Abordagens computacionais para a descoberta de genes significativos para o câncer [Internet]. Anais Estendidos. 2022 ;[citado 2024 jun. 27 ] Available from: https://doi.org/10.5753/sbcas_estendido.2022.222427
Vancouver
Cutigi JF, Evangelista AF, Simão A da S. Abordagens computacionais para a descoberta de genes significativos para o câncer [Internet]. Anais Estendidos. 2022 ;[citado 2024 jun. 27 ] Available from: https://doi.org/10.5753/sbcas_estendido.2022.222427
Trabalho de evento
Aplicação de simulated annealing para descobrir mutações drivers (2022)
Ribeiro, Paulo Henrique; Cutigi, Jorge Francisco ; Evangelista, Adriane Feijó ; Simão, Adenilso da Silva
Source: Anais. Conference titles: Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde - SBCAS. Unidade: ICMC
Subjects: NEOPLASIAS, MUTAÇÃO GENÉTICA, METODOLOGIA E TÉCNICAS DE COMPUTAÇÃO
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ABNT
RIBEIRO, Paulo Henrique et al. Aplicação de simulated annealing para descobrir mutações drivers. 2022, Anais.. Porto Alegre: SBC, 2022. Disponível em: https://doi.org/10.5753/sbcas.2022.222451. Acesso em: 27 jun. 2024.
APA
Ribeiro, P. H., Cutigi, J. F., Evangelista, A. F., & Simão, A. da S. (2022). Aplicação de simulated annealing para descobrir mutações drivers. In Anais. Porto Alegre: SBC. doi:10.5753/sbcas.2022.222451
NLM
Ribeiro PH, Cutigi JF, Evangelista AF, Simão A da S. Aplicação de simulated annealing para descobrir mutações drivers [Internet]. Anais. 2022 ;[citado 2024 jun. 27 ] Available from: https://doi.org/10.5753/sbcas.2022.222451
Vancouver
Ribeiro PH, Cutigi JF, Evangelista AF, Simão A da S. Aplicação de simulated annealing para descobrir mutações drivers [Internet]. Anais. 2022 ;[citado 2024 jun. 27 ] Available from: https://doi.org/10.5753/sbcas.2022.222451
Trabalho de evento-anais periodico
Topological characterization of cancer driver genes using reactome super pathways networks (2021)
Ramos, Rodrigo Henrique ; Cutigi, Jorge Francisco ; Ferreira, Cynthia de Oliveira Lage ; Simão, Adenilso da Silva
Source: Lecture Notes in Bioinformatics. Conference titles: Brazilian Symposium on Bioinformatics - BSB. Unidade: ICMC
Subjects: NEOPLASIAS, BIOINFORMÁTICA, REDES COMPLEXAS, TOPOLOGIA
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ABNT
RAMOS, Rodrigo Henrique et al. Topological characterization of cancer driver genes using reactome super pathways networks. Lecture Notes in Bioinformatics. Cham: Springer. Disponível em: https://doi.org/10.1007/978-3-030-91814-9_3. Acesso em: 27 jun. 2024. , 2021
APA
Ramos, R. H., Cutigi, J. F., Ferreira, C. de O. L., & Simão, A. da S. (2021). Topological characterization of cancer driver genes using reactome super pathways networks. Lecture Notes in Bioinformatics. Cham: Springer. doi:10.1007/978-3-030-91814-9_3
NLM
Ramos RH, Cutigi JF, Ferreira C de OL, Simão A da S. Topological characterization of cancer driver genes using reactome super pathways networks [Internet]. Lecture Notes in Bioinformatics. 2021 ; 13063 26-37.[citado 2024 jun. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-030-91814-9_3
Vancouver
Ramos RH, Cutigi JF, Ferreira C de OL, Simão A da S. Topological characterization of cancer driver genes using reactome super pathways networks [Internet]. Lecture Notes in Bioinformatics. 2021 ; 13063 26-37.[citado 2024 jun. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-030-91814-9_3
Artigo de periodico
A computational approach for the discovery of significant cancer genes by weighted mutation and asymmetric spreading strength in networks (2021)
Cutigi, Jorge Francisco ; Evangelista, Adriane Feijó ; Reis, Rui Manuel Vieira ; Simão, Adenilso da Silva
Source: Scientific Reports. Unidade: ICMC
Subjects: BIOINFORMÁTICA, GENÔMICA, NEOPLASIAS
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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: 27 jun. 2024.
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 2024 jun. 27 ] 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 2024 jun. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1038/s41598-021-02671-8
Trabalho de evento-anais periodico
Combining mutation and gene network data in a machine learning approach for false-positive cancer driver gene discovery (2020)
Cutigi, Jorge Francisco ; Evangelista, Renato Feijo ; Ramos, Rodrigo Henrique ; Ferreira, Cynthia de Oliveira Lage ; Evangelista, Adriane Feijó ; Carvalho, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de ; Simão, Adenilso da Silva
Source: Lecture Notes in Bioinformatics. Conference titles: Brazilian Symposium on Bioinformatics - BSB. Unidade: ICMC
Subjects: BIOINFORMÁTICA, REDES COMPLEXAS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, GENÔMICA, NEOPLASIAS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
CUTIGI, Jorge Francisco et al. Combining mutation and gene network data in a machine learning approach for false-positive cancer driver gene discovery. Lecture Notes in Bioinformatics. Cham: Springer. Disponível em: https://doi.org/10.1007/978-3-030-65775-8_8. Acesso em: 27 jun. 2024. , 2020
APA
Cutigi, J. F., Evangelista, R. F., Ramos, R. H., Ferreira, C. de O. L., Evangelista, A. F., Carvalho, A. C. P. de L. F. de, & Simão, A. da S. (2020). Combining mutation and gene network data in a machine learning approach for false-positive cancer driver gene discovery. Lecture Notes in Bioinformatics. Cham: Springer. doi:10.1007/978-3-030-65775-8_8
NLM
Cutigi JF, Evangelista RF, Ramos RH, Ferreira C de OL, Evangelista AF, Carvalho ACP de LF de, Simão A da S. Combining mutation and gene network data in a machine learning approach for false-positive cancer driver gene discovery [Internet]. Lecture Notes in Bioinformatics. 2020 ; 12558 81-92.[citado 2024 jun. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-030-65775-8_8
Vancouver
Cutigi JF, Evangelista RF, Ramos RH, Ferreira C de OL, Evangelista AF, Carvalho ACP de LF de, Simão A da S. Combining mutation and gene network data in a machine learning approach for false-positive cancer driver gene discovery [Internet]. Lecture Notes in Bioinformatics. 2020 ; 12558 81-92.[citado 2024 jun. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-030-65775-8_8
Trabalho de evento
Analyzing different cancer mutation data sets from breast invasive carcinoma (BRCA), lung adenocarcinoma (LUAD), and prostate adenocarcinoma (PRAD) (2020)
Ramos, Rodrigo Henrique; Cutigi, Jorge Francisco ; Ferreira, Cynthia de Oliveira Lage ; Evangelista, Adriane Feijó ; Simão, Adenilso da Silva
Source: Anais. Conference titles: Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde - SBCAS. Unidade: ICMC
Subjects: SEQUENCIAMENTO GENÉTICO, NEOPLASIAS, VISÃO COMPUTACIONAL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
RAMOS, Rodrigo Henrique et al. Analyzing different cancer mutation data sets from breast invasive carcinoma (BRCA), lung adenocarcinoma (LUAD), and prostate adenocarcinoma (PRAD). 2020, Anais.. Porto Alegre: SBC, 2020. Disponível em: https://doi.org/10.5753/sbcas.2020.11500. Acesso em: 27 jun. 2024.
APA
Ramos, R. H., Cutigi, J. F., Ferreira, C. de O. L., Evangelista, A. F., & Simão, A. da S. (2020). Analyzing different cancer mutation data sets from breast invasive carcinoma (BRCA), lung adenocarcinoma (LUAD), and prostate adenocarcinoma (PRAD). In Anais. Porto Alegre: SBC. doi:10.5753/sbcas.2020.11500
NLM
Ramos RH, Cutigi JF, Ferreira C de OL, Evangelista AF, Simão A da S. Analyzing different cancer mutation data sets from breast invasive carcinoma (BRCA), lung adenocarcinoma (LUAD), and prostate adenocarcinoma (PRAD) [Internet]. Anais. 2020 ;[citado 2024 jun. 27 ] Available from: https://doi.org/10.5753/sbcas.2020.11500
Vancouver
Ramos RH, Cutigi JF, Ferreira C de OL, Evangelista AF, Simão A da S. Analyzing different cancer mutation data sets from breast invasive carcinoma (BRCA), lung adenocarcinoma (LUAD), and prostate adenocarcinoma (PRAD) [Internet]. Anais. 2020 ;[citado 2024 jun. 27 ] Available from: https://doi.org/10.5753/sbcas.2020.11500
Trabalho de evento-anais periodico
GeNWeMME: a network-based computational method for prioritizing groups of significant related genes in cancer (2020)
Cutigi, Jorge Francisco ; Evangelista, Adriane Feijó ; Simão, Adenilso da Silva
Source: Lecture Notes in Bioinformatics - LNBI. Conference titles: Brazilian Symposium on Bioinformatics - BSB. Unidade: ICMC
Subjects: NEOPLASIAS, MUTAÇÃO, GENÔMICA, BIOINFORMÁTICA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
CUTIGI, Jorge Francisco e EVANGELISTA, Adriane Feijó e SIMÃO, Adenilso da Silva. GeNWeMME: a network-based computational method for prioritizing groups of significant related genes in cancer. Lecture Notes in Bioinformatics - LNBI. Cham: Springer. Disponível em: https://doi.org/10.1007/978-3-030-46417-2_3. Acesso em: 27 jun. 2024. , 2020
APA
Cutigi, J. F., Evangelista, A. F., & Simão, A. da S. (2020). GeNWeMME: a network-based computational method for prioritizing groups of significant related genes in cancer. Lecture Notes in Bioinformatics - LNBI. Cham: Springer. doi:10.1007/978-3-030-46417-2_3
NLM
Cutigi JF, Evangelista AF, Simão A da S. GeNWeMME: a network-based computational method for prioritizing groups of significant related genes in cancer [Internet]. Lecture Notes in Bioinformatics - LNBI. 2020 ; 11347 29-40.[citado 2024 jun. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-030-46417-2_3
Vancouver
Cutigi JF, Evangelista AF, Simão A da S. GeNWeMME: a network-based computational method for prioritizing groups of significant related genes in cancer [Internet]. Lecture Notes in Bioinformatics - LNBI. 2020 ; 11347 29-40.[citado 2024 jun. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-030-46417-2_3
Artigo de periodico
Approaches for the identification of driver mutations in cancer: a tutorial from a computational perspective (2020)
Cutigi, Jorge Francisco ; Evangelista, Adriane Feijó ; Simão, Adenilso da Silva
Source: Journal of Bioinformatics and Computational Biology. Unidade: ICMC
Subjects: NEOPLASIAS, MUTAÇÃO GENÉTICA, BIOINFORMÁTICA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
CUTIGI, Jorge Francisco e EVANGELISTA, Adriane Feijó e SIMÃO, Adenilso da Silva. Approaches for the identification of driver mutations in cancer: a tutorial from a computational perspective. Journal of Bioinformatics and Computational Biology, v. 18, n. 3, p. 2050016-1-2050016-32, 2020Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1142/S021972002050016X. Acesso em: 27 jun. 2024.
APA
Cutigi, J. F., Evangelista, A. F., & Simão, A. da S. (2020). Approaches for the identification of driver mutations in cancer: a tutorial from a computational perspective. Journal of Bioinformatics and Computational Biology, 18( 3), 2050016-1-2050016-32. doi:10.1142/S021972002050016X
NLM
Cutigi JF, Evangelista AF, Simão A da S. Approaches for the identification of driver mutations in cancer: a tutorial from a computational perspective [Internet]. Journal of Bioinformatics and Computational Biology. 2020 ; 18( 3): 2050016-1-2050016-32.[citado 2024 jun. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1142/S021972002050016X
Vancouver
Cutigi JF, Evangelista AF, Simão A da S. Approaches for the identification of driver mutations in cancer: a tutorial from a computational perspective [Internet]. Journal of Bioinformatics and Computational Biology. 2020 ; 18( 3): 2050016-1-2050016-32.[citado 2024 jun. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1142/S021972002050016X
Trabalho de evento
A proposal of a graph-based computational method for ranking significant set of related genes in cancer (2019)
Cutigi, Jorge Francisco; Evangelista, Adriane Feijó; Simão, Adenilso da Silva
Source: Anais. Conference titles: Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde. Unidade: ICMC
Subjects: NEOPLASIAS, COMPUTAÇÃO APLICADA, IDENTIFICAÇÃO, MUTAÇÃO
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
CUTIGI, Jorge Francisco e EVANGELISTA, Adriane Feijó e SIMÃO, Adenilso da Silva. A proposal of a graph-based computational method for ranking significant set of related genes in cancer. 2019, Anais.. Porto Alegre: SBC, 2019. Disponível em: https://sol.sbc.org.br/index.php/sbcas/article/view/6266/6164. Acesso em: 27 jun. 2024.
APA
Cutigi, J. F., Evangelista, A. F., & Simão, A. da S. (2019). A proposal of a graph-based computational method for ranking significant set of related genes in cancer. In Anais. Porto Alegre: SBC. Recuperado de https://sol.sbc.org.br/index.php/sbcas/article/view/6266/6164
NLM
Cutigi JF, Evangelista AF, Simão A da S. A proposal of a graph-based computational method for ranking significant set of related genes in cancer [Internet]. Anais. 2019 ;[citado 2024 jun. 27 ] Available from: https://sol.sbc.org.br/index.php/sbcas/article/view/6266/6164
Vancouver
Cutigi JF, Evangelista AF, Simão A da S. A proposal of a graph-based computational method for ranking significant set of related genes in cancer [Internet]. Anais. 2019 ;[citado 2024 jun. 27 ] Available from: https://sol.sbc.org.br/index.php/sbcas/article/view/6266/6164

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