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Dissertação (Mestrado)
Modelos binários estocásticos para a expressão gênica: uma análise comparativa das propriedades de ruído e uma investigação de respostas a terapias gênicas (2022)
Giovanini, Guilherme ; Ramos, Alexandre Ferreira (Orientador)
Unidade: EACH
Assuntos: DINÂMICA ESTOCÁSTICA, REGULAÇÃO GÊNICA, BIOLOGIA MOLECULAR
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ABNT
GIOVANINI, Guilherme. Modelos binários estocásticos para a expressão gênica: uma análise comparativa das propriedades de ruído e uma investigação de respostas a terapias gênicas. 2022. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2022. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/100/100132/tde-07032022-085418/. Acesso em: 21 out. 2024.
APA
Giovanini, G. (2022). Modelos binários estocásticos para a expressão gênica: uma análise comparativa das propriedades de ruído e uma investigação de respostas a terapias gênicas (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/100/100132/tde-07032022-085418/
NLM
Giovanini G. Modelos binários estocásticos para a expressão gênica: uma análise comparativa das propriedades de ruído e uma investigação de respostas a terapias gênicas [Internet]. 2022 ;[citado 2024 out. 21 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/100/100132/tde-07032022-085418/
Vancouver
Giovanini G. Modelos binários estocásticos para a expressão gênica: uma análise comparativa das propriedades de ruído e uma investigação de respostas a terapias gênicas [Internet]. 2022 ;[citado 2024 out. 21 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/100/100132/tde-07032022-085418/
Artigo de periodico
A stochastic binary model for the regulation of gene expression to investigate responses to gene therapy (2022)
Giovanini, Guilherme ; Barros, Luciana R. C. ; Gama, Leonardo R. ; Tortelli Junior, Tharcisio Citrangulo ; Ramos, Alexandre Ferreira
Fonte: Cancers. Unidades: EACH, FM
Assuntos: NEOPLASIAS, BIOLOGIA MOLECULAR, REGULAÇÃO GÊNICA, EXPRESSÃO GÊNICA, DINÂMICA ESTOCÁSTICA
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ABNT
GIOVANINI, Guilherme et al. A stochastic binary model for the regulation of gene expression to investigate responses to gene therapy. Cancers, v. 14, n. Ja 2022, p. 01-29, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3390/cancers14030633. Acesso em: 21 out. 2024.
APA
Giovanini, G., Barros, L. R. C., Gama, L. R., Tortelli Junior, T. C., & Ramos, A. F. (2022). A stochastic binary model for the regulation of gene expression to investigate responses to gene therapy. Cancers, 14( Ja 2022), 01-29. doi:10.3390/cancers14030633
NLM
Giovanini G, Barros LRC, Gama LR, Tortelli Junior TC, Ramos AF. A stochastic binary model for the regulation of gene expression to investigate responses to gene therapy [Internet]. Cancers. 2022 ; 14( Ja 2022): 01-29.[citado 2024 out. 21 ] Available from: https://doi.org/10.3390/cancers14030633
Vancouver
Giovanini G, Barros LRC, Gama LR, Tortelli Junior TC, Ramos AF. A stochastic binary model for the regulation of gene expression to investigate responses to gene therapy [Internet]. Cancers. 2022 ; 14( Ja 2022): 01-29.[citado 2024 out. 21 ] Available from: https://doi.org/10.3390/cancers14030633
Trabalho de evento-resumo
Confiabilidade de Comunicação na Expressão Gênica Bimodal (2020)
Gama, Leonardo dos Reis; Ramos, Alexandre Ferreira
Fonte: Resumos. Nome do evento: Simpósio Internacional de Iniciação Científica e Tecnológica da Universidade de São Paulo - SIICUSP. Unidades: EACH, FM
Assuntos: REGULAÇÃO GÊNICA, BIOLOGIA MOLECULAR
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ABNT
GAMA, Leonardo dos Reis e RAMOS, Alexandre Ferreira. Confiabilidade de Comunicação na Expressão Gênica Bimodal. 2020, Anais.. São Paulo: Universidade de São Paulo - USP, 2020. Disponível em: https://uspdigital.usp.br/siicusp/siicPublicacao.jsp?codmnu=7210. Acesso em: 21 out. 2024.
APA
Gama, L. dos R., & Ramos, A. F. (2020). Confiabilidade de Comunicação na Expressão Gênica Bimodal. In Resumos. São Paulo: Universidade de São Paulo - USP. Recuperado de https://uspdigital.usp.br/siicusp/siicPublicacao.jsp?codmnu=7210
NLM
Gama L dos R, Ramos AF. Confiabilidade de Comunicação na Expressão Gênica Bimodal [Internet]. Resumos. 2020 ;[citado 2024 out. 21 ] Available from: https://uspdigital.usp.br/siicusp/siicPublicacao.jsp?codmnu=7210
Vancouver
Gama L dos R, Ramos AF. Confiabilidade de Comunicação na Expressão Gênica Bimodal [Internet]. Resumos. 2020 ;[citado 2024 out. 21 ] Available from: https://uspdigital.usp.br/siicusp/siicPublicacao.jsp?codmnu=7210
Artigo de periodico
A comparative analysis of noise properties of stochastic binary models for a self-repressing and for an externally regulating gene (2020)
Giovanini, Guilherme ; Sabino, Alan Utsuni ; Barros, Luciana R. C.; Ramos, Alexandre Ferreira
Fonte: Mathematical Biosciences and Engineering. Unidades: EACH, FM
Assuntos: BIOLOGIA MOLECULAR, REGULAÇÃO GÊNICA
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ABNT
GIOVANINI, Guilherme et al. A comparative analysis of noise properties of stochastic binary models for a self-repressing and for an externally regulating gene. Mathematical Biosciences and Engineering, v. 17, n. 5, p. 5477-5503, 2020Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3934/mbe.2020295. Acesso em: 21 out. 2024.
APA
Giovanini, G., Sabino, A. U., Barros, L. R. C., & Ramos, A. F. (2020). A comparative analysis of noise properties of stochastic binary models for a self-repressing and for an externally regulating gene. Mathematical Biosciences and Engineering, 17( 5), 5477-5503. doi:10.3934/mbe.2020295
NLM
Giovanini G, Sabino AU, Barros LRC, Ramos AF. A comparative analysis of noise properties of stochastic binary models for a self-repressing and for an externally regulating gene [Internet]. Mathematical Biosciences and Engineering. 2020 ; 17( 5): 5477-5503.[citado 2024 out. 21 ] Available from: https://doi.org/10.3934/mbe.2020295
Vancouver
Giovanini G, Sabino AU, Barros LRC, Ramos AF. A comparative analysis of noise properties of stochastic binary models for a self-repressing and for an externally regulating gene [Internet]. Mathematical Biosciences and Engineering. 2020 ; 17( 5): 5477-5503.[citado 2024 out. 21 ] Available from: https://doi.org/10.3934/mbe.2020295

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