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Artigo de periodico
GEDI: a user-friendly toolbox for analysis of large-scale gene expression data (2007)
Fujita, André ; Sato, João Ricardo; Ferreira, Carlos Eduardo ; Sogayar, Mari Cleide
Source: BMC Bioinformatics. Unidades: IME, IQ, BIOINFORMÁTICA
Subjects: EXPRESSÃO GÊNICA, BIOQUÍMICA
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ABNT
FUJITA, André et al. GEDI: a user-friendly toolbox for analysis of large-scale gene expression data. BMC Bioinformatics, v. 8, n. art. 457, p. 1-7, 2007Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1186/1471-2105-8-457. Acesso em: 15 nov. 2024.
APA
Fujita, A., Sato, J. R., Ferreira, C. E., & Sogayar, M. C. (2007). GEDI: a user-friendly toolbox for analysis of large-scale gene expression data. BMC Bioinformatics, 8( art. 457), 1-7. doi:10.1186/1471-2105-8-457
NLM
Fujita A, Sato JR, Ferreira CE, Sogayar MC. GEDI: a user-friendly toolbox for analysis of large-scale gene expression data [Internet]. BMC Bioinformatics. 2007 ; 8( art. 457): 1-7.[citado 2024 nov. 15 ] Available from: https://doi.org/10.1186/1471-2105-8-457
Vancouver
Fujita A, Sato JR, Ferreira CE, Sogayar MC. GEDI: a user-friendly toolbox for analysis of large-scale gene expression data [Internet]. BMC Bioinformatics. 2007 ; 8( art. 457): 1-7.[citado 2024 nov. 15 ] Available from: https://doi.org/10.1186/1471-2105-8-457
Artigo de periodico
Modeling gene expression regulatory networks with the sparse vector autoregressive model (2007)
Fujita, André ; Sato, João Ricardo; Garay-Malpartida, Humberto Miguel; Yamaguchi, Rui; Miyano, Satoru; Sogayar, Mari Cleide ; Ferreira, Carlos Eduardo
Source: BMC Systems Biology. Unidades: IQ, IME, BIOINFORMÁTICA
Subjects: EXPRESSÃO GÊNICA, BIOQUÍMICA
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ABNT
FUJITA, André et al. Modeling gene expression regulatory networks with the sparse vector autoregressive model. BMC Systems Biology, v. 1, n. 39, p. 1-11, 2007Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1186/1752-0509-1-39. Acesso em: 15 nov. 2024.
APA
Fujita, A., Sato, J. R., Garay-Malpartida, H. M., Yamaguchi, R., Miyano, S., Sogayar, M. C., & Ferreira, C. E. (2007). Modeling gene expression regulatory networks with the sparse vector autoregressive model. BMC Systems Biology, 1( 39), 1-11. doi:10.1186/1752-0509-1-39
NLM
Fujita A, Sato JR, Garay-Malpartida HM, Yamaguchi R, Miyano S, Sogayar MC, Ferreira CE. Modeling gene expression regulatory networks with the sparse vector autoregressive model [Internet]. BMC Systems Biology. 2007 ; 1( 39): 1-11.[citado 2024 nov. 15 ] Available from: https://doi.org/10.1186/1752-0509-1-39
Vancouver
Fujita A, Sato JR, Garay-Malpartida HM, Yamaguchi R, Miyano S, Sogayar MC, Ferreira CE. Modeling gene expression regulatory networks with the sparse vector autoregressive model [Internet]. BMC Systems Biology. 2007 ; 1( 39): 1-11.[citado 2024 nov. 15 ] Available from: https://doi.org/10.1186/1752-0509-1-39
Artigo de periodico
Time-varying modeling of gene expression regulatory networks using the wavelet dynamic vector autoregressive method (2007)
Fujita, André ; Sato, João Ricardo ; Garay-Malpartida, Humberto Miguel ; Morettin, Pedro Alberto ; Sogayar, Mari Cleide ; Ferreira, Carlos Eduardo
Source: Bioinformatics. Unidades: IME, IQ, BIOINFORMÁTICA
Subjects: EXPRESSÃO GÊNICA, BIOQUÍMICA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
FUJITA, André et al. Time-varying modeling of gene expression regulatory networks using the wavelet dynamic vector autoregressive method. Bioinformatics, v. 23, n. 13, p. 1623-1630, 2007Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btm151. Acesso em: 15 nov. 2024.
APA
Fujita, A., Sato, J. R., Garay-Malpartida, H. M., Morettin, P. A., Sogayar, M. C., & Ferreira, C. E. (2007). Time-varying modeling of gene expression regulatory networks using the wavelet dynamic vector autoregressive method. Bioinformatics, 23( 13), 1623-1630. doi:10.1093/bioinformatics/btm151
NLM
Fujita A, Sato JR, Garay-Malpartida HM, Morettin PA, Sogayar MC, Ferreira CE. Time-varying modeling of gene expression regulatory networks using the wavelet dynamic vector autoregressive method [Internet]. Bioinformatics. 2007 ; 23( 13): 1623-1630.[citado 2024 nov. 15 ] Available from: https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btm151
Vancouver
Fujita A, Sato JR, Garay-Malpartida HM, Morettin PA, Sogayar MC, Ferreira CE. Time-varying modeling of gene expression regulatory networks using the wavelet dynamic vector autoregressive method [Internet]. Bioinformatics. 2007 ; 23( 13): 1623-1630.[citado 2024 nov. 15 ] Available from: https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btm151
Artigo de periodico
BayGO: Bayesian analysis of ontology term enrichment in microarray data (2006)
Vêncio, Ricardo Zorzetto Nicoliello; Koide, Tie; Gomes, Suely Lopes ; Pereira, Carlos Alberto de Bragança
Source: BMC Bioinformatics. Unidades: IQ, IME, BIOINFORMÁTICA
Assunto: BIOINFORMÁTICA
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ABNT
VÊNCIO, Ricardo Zorzetto Nicoliello et al. BayGO: Bayesian analysis of ontology term enrichment in microarray data. BMC Bioinformatics, v. 7, 2006Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1186/1471-2105-7-86. Acesso em: 15 nov. 2024.
APA
Vêncio, R. Z. N., Koide, T., Gomes, S. L., & Pereira, C. A. de B. (2006). BayGO: Bayesian analysis of ontology term enrichment in microarray data. BMC Bioinformatics, 7. doi:10.1186/1471-2105-7-86
NLM
Vêncio RZN, Koide T, Gomes SL, Pereira CA de B. BayGO: Bayesian analysis of ontology term enrichment in microarray data [Internet]. BMC Bioinformatics. 2006 ; 7[citado 2024 nov. 15 ] Available from: https://doi.org/10.1186/1471-2105-7-86
Vancouver
Vêncio RZN, Koide T, Gomes SL, Pereira CA de B. BayGO: Bayesian analysis of ontology term enrichment in microarray data [Internet]. BMC Bioinformatics. 2006 ; 7[citado 2024 nov. 15 ] Available from: https://doi.org/10.1186/1471-2105-7-86

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