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Dissertação (Mestrado)
Sifter-T: um framework escalável para anotação filogenômica probabilística funcional de domínios protéicos (2013)
Silva, Danillo Cunha de Almeida e; Vêncio, Ricardo Zorzetto Nicoliello (Orientador)
Unidade: BIOINFORMÁTICA
Assunto: BIOINFORMÁTICA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
SILVA, Danillo Cunha de Almeida e. Sifter-T: um framework escalável para anotação filogenômica probabilística funcional de domínios protéicos. 2013. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, Ribeirão Preto, 2013. Disponível em: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/95/95131/tde-07032014-141327. Acesso em: 28 set. 2024.
APA
Silva, D. C. de A. e. (2013). Sifter-T: um framework escalável para anotação filogenômica probabilística funcional de domínios protéicos (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, Ribeirão Preto. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/95/95131/tde-07032014-141327
NLM
Silva DC de A e. Sifter-T: um framework escalável para anotação filogenômica probabilística funcional de domínios protéicos [Internet]. 2013 ;[citado 2024 set. 28 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/95/95131/tde-07032014-141327
Vancouver
Silva DC de A e. Sifter-T: um framework escalável para anotação filogenômica probabilística funcional de domínios protéicos [Internet]. 2013 ;[citado 2024 set. 28 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/95/95131/tde-07032014-141327
Trabalho de evento-anais periodico
Assessing the gain of biological data integration in gene networks inference (2012)
Vicente, Fabio Fernandes da Rocha; Lopes, Fabrício M; Hashimoto, Ronaldo Fumio ; César Júnior, Roberto Marcondes
Source: BMC Genomics. Conference titles: IEEE International Workshop on Genomic Signal Processing and Statistics -GENSIPS. Unidades: IME, BIOINFORMÁTICA
Subjects: PROCESSAMENTO DE SINAIS, GENOMAS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
VICENTE, Fabio Fernandes da Rocha et al. Assessing the gain of biological data integration in gene networks inference. BMC Genomics. London: Instituto de Matemática e Estatística, Universidade de São Paulo. Disponível em: https://doi.org/10.1186/1471-2164-13-S6-S7. Acesso em: 28 set. 2024. , 2012
APA
Vicente, F. F. da R., Lopes, F. M., Hashimoto, R. F., & César Júnior, R. M. (2012). Assessing the gain of biological data integration in gene networks inference. BMC Genomics. London: Instituto de Matemática e Estatística, Universidade de São Paulo. doi:10.1186/1471-2164-13-S6-S7
NLM
Vicente FF da R, Lopes FM, Hashimoto RF, César Júnior RM. Assessing the gain of biological data integration in gene networks inference [Internet]. BMC Genomics. 2012 ; 13[citado 2024 set. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1186/1471-2164-13-S6-S7
Vancouver
Vicente FF da R, Lopes FM, Hashimoto RF, César Júnior RM. Assessing the gain of biological data integration in gene networks inference [Internet]. BMC Genomics. 2012 ; 13[citado 2024 set. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1186/1471-2164-13-S6-S7

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