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Artigo de periodico
A frailty model for semi-competing risk data with applications to colon cancer (2024)
Bedia, Elizbeth Chipa ; Cancho, Vicente Garibay ; Bandyopadhyay, Dipankar
Source: Journal of the Indian Society for Probability and Statistics. Unidades: ICMC, INTER: ICMC -UFSCAR
Subjects: ANÁLISE DE SOBREVIVÊNCIA, NEOPLASIAS, VEROSSIMILHANÇA, PROCESSOS DE MARKOV
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ABNT
BEDIA, Elizbeth Chipa e CANCHO, Vicente Garibay e BANDYOPADHYAY, Dipankar. A frailty model for semi-competing risk data with applications to colon cancer. Journal of the Indian Society for Probability and Statistics, v. 25, p. 395-416, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s41096-024-00186-9. Acesso em: 04 ago. 2024.
APA
Bedia, E. C., Cancho, V. G., & Bandyopadhyay, D. (2024). A frailty model for semi-competing risk data with applications to colon cancer. Journal of the Indian Society for Probability and Statistics, 25, 395-416. doi:10.1007/s41096-024-00186-9
NLM
Bedia EC, Cancho VG, Bandyopadhyay D. A frailty model for semi-competing risk data with applications to colon cancer [Internet]. Journal of the Indian Society for Probability and Statistics. 2024 ; 25 395-416.[citado 2024 ago. 04 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s41096-024-00186-9
Vancouver
Bedia EC, Cancho VG, Bandyopadhyay D. A frailty model for semi-competing risk data with applications to colon cancer [Internet]. Journal of the Indian Society for Probability and Statistics. 2024 ; 25 395-416.[citado 2024 ago. 04 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s41096-024-00186-9
Artigo de periodico
Interaction between crowding and growth in tumours with stem cells: conceptual mathematical modelling (2023)
Meacci, Luca ; Primicerio, Mario
Source: Mathematical Modelling of Natural Phenomena. Unidade: ICMC
Subjects: MODELOS MATEMÁTICOS, EQUAÇÕES DIFERENCIAIS PARCIAIS, EQUAÇÕES DIFERENCIAIS ORDINÁRIAS, CÉLULAS-TRONCO, NEOPLASIAS
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ABNT
MEACCI, Luca e PRIMICERIO, Mario. Interaction between crowding and growth in tumours with stem cells: conceptual mathematical modelling. Mathematical Modelling of Natural Phenomena, v. 18, p. 1-22, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1051/mmnp/2023011. Acesso em: 04 ago. 2024.
APA
Meacci, L., & Primicerio, M. (2023). Interaction between crowding and growth in tumours with stem cells: conceptual mathematical modelling. Mathematical Modelling of Natural Phenomena, 18, 1-22. doi:10.1051/mmnp/2023011
NLM
Meacci L, Primicerio M. Interaction between crowding and growth in tumours with stem cells: conceptual mathematical modelling [Internet]. Mathematical Modelling of Natural Phenomena. 2023 ; 18 1-22.[citado 2024 ago. 04 ] Available from: https://doi.org/10.1051/mmnp/2023011
Vancouver
Meacci L, Primicerio M. Interaction between crowding and growth in tumours with stem cells: conceptual mathematical modelling [Internet]. Mathematical Modelling of Natural Phenomena. 2023 ; 18 1-22.[citado 2024 ago. 04 ] Available from: https://doi.org/10.1051/mmnp/2023011
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: 04 ago. 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 ago. 04 ] 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 ago. 04 ] Available from: https://www.dm.ufscar.br/eventos/wata/caderno.pdf
Artigo de periodico
Low-cost bacterial nanocellulose-based interdigitated biosensor to detect the p53 cancer biomarker (2022)
Bondancia, Thalita Jessika ; Soares, Andrey Coatrini ; Popolin Neto, Mário ; Gomes, Nathalia Oezau ; Raymundo-Pereira, Paulo Augusto ; Barud, Hernane da Silva ; Machado, Sergio Antonio Spinola ; Ribeiro, Sidney J L ; Melendez, Matias Eliseo ; Carvalho, André L. ; Reis, Rui Manuel ; Paulovich, Fernando Vieira ; Oliveira Junior, Osvaldo Novais de
Source: Biomaterials Advances. Unidades: IQSC, IFSC, ICMC
Subjects: BIOMATERIAIS, NEOPLASIAS, BIOMARCADORES, SENSORES BIOMÉDICOS
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ABNT
BONDANCIA, Thalita Jessika et al. Low-cost bacterial nanocellulose-based interdigitated biosensor to detect the p53 cancer biomarker. Biomaterials Advances, v. 134, p. 112676-1-112676-7, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.msec.2022.112676. Acesso em: 04 ago. 2024.
APA
Bondancia, T. J., Soares, A. C., Popolin Neto, M., Gomes, N. O., Raymundo-Pereira, P. A., Barud, H. da S., et al. (2022). Low-cost bacterial nanocellulose-based interdigitated biosensor to detect the p53 cancer biomarker. Biomaterials Advances, 134, 112676-1-112676-7. doi:10.1016/j.msec.2022.112676
NLM
Bondancia TJ, Soares AC, Popolin Neto M, Gomes NO, Raymundo-Pereira PA, Barud H da S, Machado SAS, Ribeiro SJL, Melendez ME, Carvalho AL, Reis RM, Paulovich FV, Oliveira Junior ON de. Low-cost bacterial nanocellulose-based interdigitated biosensor to detect the p53 cancer biomarker [Internet]. Biomaterials Advances. 2022 ; 134 112676-1-112676-7.[citado 2024 ago. 04 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.msec.2022.112676
Vancouver
Bondancia TJ, Soares AC, Popolin Neto M, Gomes NO, Raymundo-Pereira PA, Barud H da S, Machado SAS, Ribeiro SJL, Melendez ME, Carvalho AL, Reis RM, Paulovich FV, Oliveira Junior ON de. Low-cost bacterial nanocellulose-based interdigitated biosensor to detect the p53 cancer biomarker [Internet]. Biomaterials Advances. 2022 ; 134 112676-1-112676-7.[citado 2024 ago. 04 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.msec.2022.112676
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: 04 ago. 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 ago. 04 ] 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 ago. 04 ] 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: 04 ago. 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 ago. 04 ] 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 ago. 04 ] Available from: https://doi.org/10.5753/sbcas.2022.222451
Artigo de periodico
Growth of tumours with stem cells: the effect of crowding and ageing of cells (2021)
Meacci, Luca ; Primicerio, Mario ; Buscaglia, Gustavo Carlos
Source: Physica A. Unidade: ICMC
Subjects: CÉLULAS-TRONCO, NEOPLASIAS, MODELOS MATEMÁTICOS, AUTÔMATOS CELULARES
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ABNT
MEACCI, Luca e PRIMICERIO, Mario e BUSCAGLIA, Gustavo Carlos. Growth of tumours with stem cells: the effect of crowding and ageing of cells. Physica A, v. 570, p. 1-12, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.physa.2021.125841. Acesso em: 04 ago. 2024.
APA
Meacci, L., Primicerio, M., & Buscaglia, G. C. (2021). Growth of tumours with stem cells: the effect of crowding and ageing of cells. Physica A, 570, 1-12. doi:10.1016/j.physa.2021.125841
NLM
Meacci L, Primicerio M, Buscaglia GC. Growth of tumours with stem cells: the effect of crowding and ageing of cells [Internet]. Physica A. 2021 ; 570 1-12.[citado 2024 ago. 04 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.physa.2021.125841
Vancouver
Meacci L, Primicerio M, Buscaglia GC. Growth of tumours with stem cells: the effect of crowding and ageing of cells [Internet]. Physica A. 2021 ; 570 1-12.[citado 2024 ago. 04 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.physa.2021.125841
Trabalho de evento-resumo periodico
Novel bioinformatics approaches for Rna analysis may reveal common promising molecular markers between three pediatric tumors (2021)
Silva, Andréa Martins da; Popolin Neto, Mário ; Paulovich, Fernando Vieira ; Salomão, Karina Bezerra; Silva, Keteryne Rodrigues da ; Veronez, Luciana Chain ; Silva Junior, Wilson Araújo da ; Valera, Elvis Terci; Scrideli, Carlos Alberto ; Tone, Luiz Gonzaga
Source: Pediatric Blood and Cancer. Conference titles: Congress of the International Society of Paediatric Oncology - SIOP. Unidades: ICMC, FMRP, FCFRP
Subjects: BIOINFORMÁTICA, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, VISUALIZAÇÃO, BIOMARCADORES, NEOPLASIAS, MEDULOBLASTOMA, CRIANÇAS
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ABNT
SILVA, Andréa Martins da et al. Novel bioinformatics approaches for Rna analysis may reveal common promising molecular markers between three pediatric tumors. Pediatric Blood and Cancer. Hoboken: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo. Disponível em: https://doi.org/10.1002/pbc.29349. Acesso em: 04 ago. 2024. , 2021
APA
Silva, A. M. da, Popolin Neto, M., Paulovich, F. V., Salomão, K. B., Silva, K. R. da, Veronez, L. C., et al. (2021). Novel bioinformatics approaches for Rna analysis may reveal common promising molecular markers between three pediatric tumors. Pediatric Blood and Cancer. Hoboken: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo. doi:10.1002/pbc.29349
NLM
Silva AM da, Popolin Neto M, Paulovich FV, Salomão KB, Silva KR da, Veronez LC, Silva Junior WA da, Valera ET, Scrideli CA, Tone LG. Novel bioinformatics approaches for Rna analysis may reveal common promising molecular markers between three pediatric tumors [Internet]. Pediatric Blood and Cancer. 2021 ; No 2021( S5): S541-542.[citado 2024 ago. 04 ] Available from: https://doi.org/10.1002/pbc.29349
Vancouver
Silva AM da, Popolin Neto M, Paulovich FV, Salomão KB, Silva KR da, Veronez LC, Silva Junior WA da, Valera ET, Scrideli CA, Tone LG. Novel bioinformatics approaches for Rna analysis may reveal common promising molecular markers between three pediatric tumors [Internet]. Pediatric Blood and Cancer. 2021 ; No 2021( S5): S541-542.[citado 2024 ago. 04 ] Available from: https://doi.org/10.1002/pbc.29349
Tese (Doutorado)
Computational approaches for the discovery of significant genes in cancer (2021)
Cutigi, Jorge Francisco; Evangelista, Adriane Feijó (Orientador); Simão, Adenilso da Silva (Orientador)
Unidade: ICMC
Subjects: BIOINFORMÁTICA, MUTAÇÃO GENÉTICA, NEOPLASIAS, ONCOLOGIA, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, CARCINOGÊNESE
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
CUTIGI, Jorge Francisco. Computational approaches for the discovery of significant genes in cancer. 2021. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2021. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-18082021-100555/. Acesso em: 04 ago. 2024.
APA
Cutigi, J. F. (2021). Computational approaches for the discovery of significant genes in cancer (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-18082021-100555/
NLM
Cutigi JF. Computational approaches for the discovery of significant genes in cancer [Internet]. 2021 ;[citado 2024 ago. 04 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-18082021-100555/
Vancouver
Cutigi JF. Computational approaches for the discovery of significant genes in cancer [Internet]. 2021 ;[citado 2024 ago. 04 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-18082021-100555/
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
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
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: 04 ago. 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 ago. 04 ] 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 ago. 04 ] Available from: https://doi.org/10.1038/s41598-021-02671-8
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
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
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: 04 ago. 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 ago. 04 ] 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 ago. 04 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-030-91814-9_3
Trabalho de evento
Cancer risk assessment tool: a new general model to estimate cure-rate fraction in patients under tumor therapy (2021)
Nascimento, Diego Carvalho do ; Ramos, Pedro Luiz ; Gonzatto Junior, Oilson Alberto ; Ferreira, Gabriel G; Castro, Patricia P. M; Barbosa, Renan; Boen, Vinicius O.; Valentim, Vinicius H.; Silva, Luiz G; Gomes, Mariana M.; Perdona, Gleici da Silva Castro ; Louzada, Francisco
Source: Anais. Conference titles: Workshop de Matemática, Estatística e Computação Aplicadas à Indústria - WMECAI. Unidades: FMRP, ICMC, INTER: ICMC -UFSCAR
Subjects: ANÁLISE DE SOBREVIVÊNCIA, NEOPLASIAS, VEROSSIMILHANÇA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
NASCIMENTO, Diego Carvalho do et al. Cancer risk assessment tool: a new general model to estimate cure-rate fraction in patients under tumor therapy. 2021, Anais.. São Carlos: ICMC-USP, 2021. Disponível em: http://cemeai.icmc.usp.br/1WMECAI/trabalhos/. Acesso em: 04 ago. 2024.
APA
Nascimento, D. C. do, Ramos, P. L., Gonzatto Junior, O. A., Ferreira, G. G., Castro, P. P. M., Barbosa, R., et al. (2021). Cancer risk assessment tool: a new general model to estimate cure-rate fraction in patients under tumor therapy. In Anais. São Carlos: ICMC-USP. Recuperado de http://cemeai.icmc.usp.br/1WMECAI/trabalhos/
NLM
Nascimento DC do, Ramos PL, Gonzatto Junior OA, Ferreira GG, Castro PPM, Barbosa R, Boen VO, Valentim VH, Silva LG, Gomes MM, Perdona G da SC, Louzada F. Cancer risk assessment tool: a new general model to estimate cure-rate fraction in patients under tumor therapy [Internet]. Anais. 2021 ;[citado 2024 ago. 04 ] Available from: http://cemeai.icmc.usp.br/1WMECAI/trabalhos/
Vancouver
Nascimento DC do, Ramos PL, Gonzatto Junior OA, Ferreira GG, Castro PPM, Barbosa R, Boen VO, Valentim VH, Silva LG, Gomes MM, Perdona G da SC, Louzada F. Cancer risk assessment tool: a new general model to estimate cure-rate fraction in patients under tumor therapy [Internet]. Anais. 2021 ;[citado 2024 ago. 04 ] Available from: http://cemeai.icmc.usp.br/1WMECAI/trabalhos/
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: 04 ago. 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 ago. 04 ] 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 ago. 04 ] 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: 04 ago. 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 ago. 04 ] 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 ago. 04 ] Available from: https://doi.org/10.5753/sbcas.2020.11500
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: 04 ago. 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 ago. 04 ] 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 ago. 04 ] Available from: https://doi.org/10.1142/S021972002050016X
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: 04 ago. 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 ago. 04 ] 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 ago. 04 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-030-46417-2_3
Tese (Doutorado)
Computational methods in Biology: cancer biomarkers, protein networks and lateral gene transfer (2019)
Heberle, Henry; Minghim, Rosane (Orientador)
Unidade: ICMC
Subjects: VISUALIZAÇÃO, PROCESSAMENTO DE IMAGENS, BIOLOGIA MOLECULAR, ANÁLISE DE DADOS, NEOPLASIAS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
HEBERLE, Henry. Computational methods in Biology: cancer biomarkers, protein networks and lateral gene transfer. 2019. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2019. Disponível em: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-15102019-145225/. Acesso em: 04 ago. 2024.
APA
Heberle, H. (2019). Computational methods in Biology: cancer biomarkers, protein networks and lateral gene transfer (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-15102019-145225/
NLM
Heberle H. Computational methods in Biology: cancer biomarkers, protein networks and lateral gene transfer [Internet]. 2019 ;[citado 2024 ago. 04 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-15102019-145225/
Vancouver
Heberle H. Computational methods in Biology: cancer biomarkers, protein networks and lateral gene transfer [Internet]. 2019 ;[citado 2024 ago. 04 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-15102019-145225/
Trabalho de evento-resumo
Análise in vitro da atividade antimetastática e citotóxica de inibidores de cisteíno protease em linhagem de câncer de pâncreas MIA PaCa-2 (2019)
Martins, Heloisa H. Fraga; Leitão, Andrei ; Montanari, Carlos Alberto
Source: Resumos. Conference titles: Simpósio Internacional de Iniciação Científica e Tecnológica da Universidade de São Paulo - SIICUSP. Unidades: IQSC, ICMC
Subjects: QUÍMICA MÉDICA, NEOPLASIAS, PÂNCREAS
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ABNT
MARTINS, Heloisa H. Fraga e LEITÃO, Andrei e MONTANARI, Carlos Alberto. Análise in vitro da atividade antimetastática e citotóxica de inibidores de cisteíno protease em linhagem de câncer de pâncreas MIA PaCa-2. 2019, Anais.. São Paulo: Universidade de São Paulo - USP, 2019. Disponível em: https://uspdigital.usp.br/siicusp/siicPublicacao.jsp?codmnu=7210. Acesso em: 04 ago. 2024.
APA
Martins, H. H. F., Leitão, A., & Montanari, C. A. (2019). Análise in vitro da atividade antimetastática e citotóxica de inibidores de cisteíno protease em linhagem de câncer de pâncreas MIA PaCa-2. In Resumos. São Paulo: Universidade de São Paulo - USP. Recuperado de https://uspdigital.usp.br/siicusp/siicPublicacao.jsp?codmnu=7210
NLM
Martins HHF, Leitão A, Montanari CA. Análise in vitro da atividade antimetastática e citotóxica de inibidores de cisteíno protease em linhagem de câncer de pâncreas MIA PaCa-2 [Internet]. Resumos. 2019 ;[citado 2024 ago. 04 ] Available from: https://uspdigital.usp.br/siicusp/siicPublicacao.jsp?codmnu=7210
Vancouver
Martins HHF, Leitão A, Montanari CA. Análise in vitro da atividade antimetastática e citotóxica de inibidores de cisteíno protease em linhagem de câncer de pâncreas MIA PaCa-2 [Internet]. Resumos. 2019 ;[citado 2024 ago. 04 ] Available from: https://uspdigital.usp.br/siicusp/siicPublicacao.jsp?codmnu=7210
Trabalho de evento-resumo
Analysis of semi-competing risks data using Illness–Death processes with shared frailty inverse Gaussian: application in colon cancer data (2019)
Bedia, Elizbeth Chipa; Cancho, Vicente Garibay
Source: Abstracts. Conference titles: Workshop on Probabilistic and Statistical Methods - WPSM. Unidades: ICMC, INTER: ICMC -UFSCAR
Subjects: ANÁLISE DE SOBREVIVÊNCIA, VEROSSIMILHANÇA, NEOPLASIAS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
BEDIA, Elizbeth Chipa e CANCHO, Vicente Garibay. Analysis of semi-competing risks data using Illness–Death processes with shared frailty inverse Gaussian: application in colon cancer data. 2019, Anais.. São Carlos: ICMC/USP - DEs/UFSCar, 2019. Disponível em: http://wpsm.icmc.usp.br/7WPSM/2019_pipges_workshop_programa.pdf. Acesso em: 04 ago. 2024.
APA
Bedia, E. C., & Cancho, V. G. (2019). Analysis of semi-competing risks data using Illness–Death processes with shared frailty inverse Gaussian: application in colon cancer data. In Abstracts. São Carlos: ICMC/USP - DEs/UFSCar. Recuperado de http://wpsm.icmc.usp.br/7WPSM/2019_pipges_workshop_programa.pdf
NLM
Bedia EC, Cancho VG. Analysis of semi-competing risks data using Illness–Death processes with shared frailty inverse Gaussian: application in colon cancer data [Internet]. Abstracts. 2019 ;[citado 2024 ago. 04 ] Available from: http://wpsm.icmc.usp.br/7WPSM/2019_pipges_workshop_programa.pdf
Vancouver
Bedia EC, Cancho VG. Analysis of semi-competing risks data using Illness–Death processes with shared frailty inverse Gaussian: application in colon cancer data [Internet]. Abstracts. 2019 ;[citado 2024 ago. 04 ] Available from: http://wpsm.icmc.usp.br/7WPSM/2019_pipges_workshop_programa.pdf
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: 04 ago. 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 ago. 04 ] 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 ago. 04 ] Available from: https://sol.sbc.org.br/index.php/sbcas/article/view/6266/6164

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