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  • Tese (Doutorado)

    Edição genômica com CRISPR/Cas9 para avaliação do papel da MMP9 e seu regulador o microRNA-21 no câncer de próstata metastático: estudo in vitro e in vivo (2022)

    Camargo, Juliana Alves de; Faria, Sabrina Thalita dos Reis (Orientador)

    Unidade: FM

    Subjects: APOPTOSE, EXPRESSÃO GÊNICA, METALOPROTEINASES, MICRORNAS, PRÓSTATA

    Acesso à fonteAcesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      CAMARGO, Juliana Alves de. Edição genômica com CRISPR/Cas9 para avaliação do papel da MMP9 e seu regulador o microRNA-21 no câncer de próstata metastático: estudo in vitro e in vivo. 2022. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2022. Disponível em: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/5/5153/tde-22092022-123854/. Acesso em: 28 abr. 2026.

    • APA

      Camargo, J. A. de. (2022). Edição genômica com CRISPR/Cas9 para avaliação do papel da MMP9 e seu regulador o microRNA-21 no câncer de próstata metastático: estudo in vitro e in vivo (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://teses.usp.br/teses/disponiveis/5/5153/tde-22092022-123854/

    • NLM

      Camargo JA de. Edição genômica com CRISPR/Cas9 para avaliação do papel da MMP9 e seu regulador o microRNA-21 no câncer de próstata metastático: estudo in vitro e in vivo [Internet]. 2022 ;[citado 2026 abr. 28 ] Available from: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/5/5153/tde-22092022-123854/

    • Vancouver

      Camargo JA de. Edição genômica com CRISPR/Cas9 para avaliação do papel da MMP9 e seu regulador o microRNA-21 no câncer de próstata metastático: estudo in vitro e in vivo [Internet]. 2022 ;[citado 2026 abr. 28 ] Available from: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/5/5153/tde-22092022-123854/

  • Tese (Doutorado)

    Machine Learning Tools for Bioinformatics Problems (2020)

    Padilha, Victor Alexandre; Backofen, Rolf (Orientador); Carvalho, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de (Orientador)

    Unidade: ICMC

    Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, ANÁLISE DE DADOS, EXPRESSÃO GÊNICA, PROTEÍNAS, BIOINFORMÁTICA

    Acesso à fonteHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      PADILHA, Victor Alexandre. Machine Learning Tools for Bioinformatics Problems. 2020. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2020. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-03122020-111926/. Acesso em: 28 abr. 2026.

    • APA

      Padilha, V. A. (2020). Machine Learning Tools for Bioinformatics Problems (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-03122020-111926/

    • NLM

      Padilha VA. Machine Learning Tools for Bioinformatics Problems [Internet]. 2020 ;[citado 2026 abr. 28 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-03122020-111926/

    • Vancouver

      Padilha VA. Machine Learning Tools for Bioinformatics Problems [Internet]. 2020 ;[citado 2026 abr. 28 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-03122020-111926/
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