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  • Fonte: Heliyon. Unidades: FCF, IME, Interunidades em Bioinformática, EESC

    Assuntos: GENÉTICA, GENÉTICA, BIOINFORMÁTICA

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    • ABNT

      CANO, Lyang Higa et al. Gene network analysis of Plasmodium falciparum ubiquitin-proteasomal system pathways reveals co-expression of the E1, E2 and E3 enzymes during intraerythrocytic cycle. Heliyon, v. 11, n. artigo e44019, p. 1-12, 2025Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2025.e44019. Acesso em: 28 nov. 2025.
    • APA

      Cano, L. H., Ahmed, W., Lima, W. R., Martins, D. C., Parreira, K. S., Garcia, C. R. da S., & Hashimoto, R. F. (2025). Gene network analysis of Plasmodium falciparum ubiquitin-proteasomal system pathways reveals co-expression of the E1, E2 and E3 enzymes during intraerythrocytic cycle. Heliyon, 11( artigo e44019), 1-12. doi:10.1016/j.heliyon.2025.e44019
    • NLM

      Cano LH, Ahmed W, Lima WR, Martins DC, Parreira KS, Garcia CR da S, Hashimoto RF. Gene network analysis of Plasmodium falciparum ubiquitin-proteasomal system pathways reveals co-expression of the E1, E2 and E3 enzymes during intraerythrocytic cycle [Internet]. Heliyon. 2025 ; 11( artigo e44019): 1-12.[citado 2025 nov. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2025.e44019
    • Vancouver

      Cano LH, Ahmed W, Lima WR, Martins DC, Parreira KS, Garcia CR da S, Hashimoto RF. Gene network analysis of Plasmodium falciparum ubiquitin-proteasomal system pathways reveals co-expression of the E1, E2 and E3 enzymes during intraerythrocytic cycle [Internet]. Heliyon. 2025 ; 11( artigo e44019): 1-12.[citado 2025 nov. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2025.e44019
  • Fonte: Proteomes. Unidade: IME

    Assuntos: BIOINFORMÁTICA, MODELAGEM COMPUTACIONAL, RNA

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    • ABNT

      GUPTA, Shantanu et al. DNA damage-induced ferroptosis: a boolean model regulating p53 and non-coding RNAs in drug resistance. Proteomes, v. 13, n. 1, p. 1-20, 2025Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3390/proteomes13010006. Acesso em: 28 nov. 2025.
    • APA

      Gupta, S., Silveira, D. A., Mombach, J. C. M., & Hashimoto, R. F. (2025). DNA damage-induced ferroptosis: a boolean model regulating p53 and non-coding RNAs in drug resistance. Proteomes, 13( 1), 1-20. doi:10.3390/proteomes13010006
    • NLM

      Gupta S, Silveira DA, Mombach JCM, Hashimoto RF. DNA damage-induced ferroptosis: a boolean model regulating p53 and non-coding RNAs in drug resistance [Internet]. Proteomes. 2025 ; 13( 1): 1-20.[citado 2025 nov. 28 ] Available from: https://doi.org/10.3390/proteomes13010006
    • Vancouver

      Gupta S, Silveira DA, Mombach JCM, Hashimoto RF. DNA damage-induced ferroptosis: a boolean model regulating p53 and non-coding RNAs in drug resistance [Internet]. Proteomes. 2025 ; 13( 1): 1-20.[citado 2025 nov. 28 ] Available from: https://doi.org/10.3390/proteomes13010006
  • Fonte: Abstracts/Posters. Nome do evento: Brazilian Symposium on Bioinformatics - BSB. Unidades: FCF, IME, Interunidades em Bioinformática

    Assuntos: PLASMODIUM, MELATONIN, CA 2+ , IP3 RECEPTOR, GENE CO-EXPRESSION NETWORKS., PLASMODIUM FALCIPARUM, MALÁRIA, MELATONINA, BIOINFORMÁTICA, EXPRESSÃO GÊNICA

    Versão PublicadaAcesso à fonteComo citar
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    • ABNT

      CANO, Lyang Higa e GARCIA, Celia Regina da Silva e HASHIMOTO, Ronaldo Fumio. Identification of IP3 pathway components in Plasmodium falciparum and P. chabaudi using gene co-expression networks. 2025, Anais.. Porto Alegre: SBC, 2025. p. 1-3. Disponível em: http://bsb.sbc.org.br/2025/wp-content/uploads/sites/9/2025/09/Identification-of-IP3-Pathway-Components-in-Plasmodium-falciparum-and-P.-chabaudi-Using-Gene-Co-expression-Networks.pdf. Acesso em: 28 nov. 2025.
    • APA

      Cano, L. H., Garcia, C. R. da S., & Hashimoto, R. F. (2025). Identification of IP3 pathway components in Plasmodium falciparum and P. chabaudi using gene co-expression networks. In Abstracts/Posters (p. 1-3). Porto Alegre: SBC. Recuperado de http://bsb.sbc.org.br/2025/wp-content/uploads/sites/9/2025/09/Identification-of-IP3-Pathway-Components-in-Plasmodium-falciparum-and-P.-chabaudi-Using-Gene-Co-expression-Networks.pdf
    • NLM

      Cano LH, Garcia CR da S, Hashimoto RF. Identification of IP3 pathway components in Plasmodium falciparum and P. chabaudi using gene co-expression networks [Internet]. Abstracts/Posters. 2025 ; 1-3.[citado 2025 nov. 28 ] Available from: http://bsb.sbc.org.br/2025/wp-content/uploads/sites/9/2025/09/Identification-of-IP3-Pathway-Components-in-Plasmodium-falciparum-and-P.-chabaudi-Using-Gene-Co-expression-Networks.pdf
    • Vancouver

      Cano LH, Garcia CR da S, Hashimoto RF. Identification of IP3 pathway components in Plasmodium falciparum and P. chabaudi using gene co-expression networks [Internet]. Abstracts/Posters. 2025 ; 1-3.[citado 2025 nov. 28 ] Available from: http://bsb.sbc.org.br/2025/wp-content/uploads/sites/9/2025/09/Identification-of-IP3-Pathway-Components-in-Plasmodium-falciparum-and-P.-chabaudi-Using-Gene-Co-expression-Networks.pdf
  • Fonte: International Journal of Molecular Sciences. Unidade: IME

    Assuntos: MEDICAMENTO, RNA, GEOMETRIA E MODELAGEM COMPUTACIONAL, NEOPLASIAS, BIOINFORMÁTICA

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    • ABNT

      GUPTA, Shantanu et al. LncRNA PTENP1/miR-21/PTEN axis modulates EMT and drug resistance in cancer: dynamic Boolean modeling for cell Fates in DNA damage response. International Journal of Molecular Sciences, v. 25, n. artigo 8264, p. 1-17, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3390/ijms25158264. Acesso em: 28 nov. 2025.
    • APA

      Gupta, S., Silveira, D. A., Lorenzoni, P. R., Mombach, J. C. M., & Hashimoto, R. F. (2024). LncRNA PTENP1/miR-21/PTEN axis modulates EMT and drug resistance in cancer: dynamic Boolean modeling for cell Fates in DNA damage response. International Journal of Molecular Sciences, 25( artigo 8264), 1-17. doi:10.3390/ijms25158264
    • NLM

      Gupta S, Silveira DA, Lorenzoni PR, Mombach JCM, Hashimoto RF. LncRNA PTENP1/miR-21/PTEN axis modulates EMT and drug resistance in cancer: dynamic Boolean modeling for cell Fates in DNA damage response [Internet]. International Journal of Molecular Sciences. 2024 ; 25( artigo 8264): 1-17.[citado 2025 nov. 28 ] Available from: https://doi.org/10.3390/ijms25158264
    • Vancouver

      Gupta S, Silveira DA, Lorenzoni PR, Mombach JCM, Hashimoto RF. LncRNA PTENP1/miR-21/PTEN axis modulates EMT and drug resistance in cancer: dynamic Boolean modeling for cell Fates in DNA damage response [Internet]. International Journal of Molecular Sciences. 2024 ; 25( artigo 8264): 1-17.[citado 2025 nov. 28 ] Available from: https://doi.org/10.3390/ijms25158264
  • Fonte: Ambient intelligence in health care : proceedings. Nome do evento: International Conference on Ambient Intelligence in Health Care - ICAIHC. Unidade: IME

    Assuntos: REDES COMPLEXAS, ENTROPIA, COVID-19, ANÁLISE SEQUENCIAL, BIOINFORMÁTICA, RECONHECIMENTO DE PADRÕES

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    • ABNT

      PIMENTA-ZANON, Matheus H. et al. Biological sequence analysis using complex networks and entropy maximization: a case study in SARS-CoV-2. 2023, Anais.. Heidelberg: Springer, 2023. Disponível em: https://doi.org/10.1007/978-981-19-6068-0_44. Acesso em: 28 nov. 2025.
    • APA

      Pimenta-Zanon, M. H., de Souza, V. A., Hashimoto, R. F., & Lopes, F. M. (2023). Biological sequence analysis using complex networks and entropy maximization: a case study in SARS-CoV-2. In Ambient intelligence in health care : proceedings. Heidelberg: Springer. doi:10.1007/978-981-19-6068-0_44
    • NLM

      Pimenta-Zanon MH, de Souza VA, Hashimoto RF, Lopes FM. Biological sequence analysis using complex networks and entropy maximization: a case study in SARS-CoV-2 [Internet]. Ambient intelligence in health care : proceedings. 2023 ;[citado 2025 nov. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-981-19-6068-0_44
    • Vancouver

      Pimenta-Zanon MH, de Souza VA, Hashimoto RF, Lopes FM. Biological sequence analysis using complex networks and entropy maximization: a case study in SARS-CoV-2 [Internet]. Ambient intelligence in health care : proceedings. 2023 ;[citado 2025 nov. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-981-19-6068-0_44
  • Fonte: Scientific Reports. Unidades: IME, Interunidades em Bioinformática

    Assuntos: GEOMETRIA E MODELAGEM COMPUTACIONAL, BIOINFORMÁTICA

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    • ABNT

      KAWASHIMA, Irina Yuri et al. SARS‑CoV‑2 host prediction based on virus‑host genetic features. Scientific Reports, v. 12, n. artigo 4576, p. 1-9, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1038/s41598-022-08350-6. Acesso em: 28 nov. 2025.
    • APA

      Kawashima, I. Y., Lopez, M. C. N., Cunha, M. dos P., & Hashimoto, R. F. (2022). SARS‑CoV‑2 host prediction based on virus‑host genetic features. Scientific Reports, 12( artigo 4576), 1-9. doi:10.1038/s41598-022-08350-6
    • NLM

      Kawashima IY, Lopez MCN, Cunha M dos P, Hashimoto RF. SARS‑CoV‑2 host prediction based on virus‑host genetic features [Internet]. Scientific Reports. 2022 ; 12( artigo 4576): 1-9.[citado 2025 nov. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1038/s41598-022-08350-6
    • Vancouver

      Kawashima IY, Lopez MCN, Cunha M dos P, Hashimoto RF. SARS‑CoV‑2 host prediction based on virus‑host genetic features [Internet]. Scientific Reports. 2022 ; 12( artigo 4576): 1-9.[citado 2025 nov. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1038/s41598-022-08350-6
  • Fonte: Biology. Unidade: IME

    Assuntos: GEOMETRIA E MODELAGEM COMPUTACIONAL, BIOINFORMÁTICA

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    • ABNT

      GUPTA, Shantanu et al. A Boolean model of the proliferative role of the lncRNA XIST in non-small cell lung cancer cells. Biology, v. 11, n. artigo 480, p. 1-14, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3390/biology11040480. Acesso em: 28 nov. 2025.
    • APA

      Gupta, S., Silveira, D. A., Hashimoto, R. F., & Mombach, J. C. M. (2022). A Boolean model of the proliferative role of the lncRNA XIST in non-small cell lung cancer cells. Biology, 11( artigo 480), 1-14. doi:10.3390/biology11040480
    • NLM

      Gupta S, Silveira DA, Hashimoto RF, Mombach JCM. A Boolean model of the proliferative role of the lncRNA XIST in non-small cell lung cancer cells [Internet]. Biology. 2022 ; 11( artigo 480): 1-14.[citado 2025 nov. 28 ] Available from: https://doi.org/10.3390/biology11040480
    • Vancouver

      Gupta S, Silveira DA, Hashimoto RF, Mombach JCM. A Boolean model of the proliferative role of the lncRNA XIST in non-small cell lung cancer cells [Internet]. Biology. 2022 ; 11( artigo 480): 1-14.[citado 2025 nov. 28 ] Available from: https://doi.org/10.3390/biology11040480
  • Fonte: BMC Bioinformatics. Nome do evento: Brazilian Symposium on Bioinformatics 2014. Unidades: IME, FM

    Assunto: BIOINFORMÁTICA

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    • ABNT

      SIMÕES, Sérgio Nery et al. NERI: network-medicine based integrative approach for disease gene prioritization by relative importance. BMC Bioinformatics. London: Instituto de Matemática e Estatística, Universidade de São Paulo. Disponível em: https://doi.org/10.1186/1471-2105-16-S19-S9. Acesso em: 28 nov. 2025. , 2015
    • APA

      Simões, S. N., Martins Júnior, D. C., Pereira, C. A. de B., Hashimoto, R. F., & Brentani, H. (2015). NERI: network-medicine based integrative approach for disease gene prioritization by relative importance. BMC Bioinformatics. London: Instituto de Matemática e Estatística, Universidade de São Paulo. doi:10.1186/1471-2105-16-S19-S9
    • NLM

      Simões SN, Martins Júnior DC, Pereira CA de B, Hashimoto RF, Brentani H. NERI: network-medicine based integrative approach for disease gene prioritization by relative importance [Internet]. BMC Bioinformatics. 2015 ; 16( article º S9): 14 .[citado 2025 nov. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1186/1471-2105-16-S19-S9
    • Vancouver

      Simões SN, Martins Júnior DC, Pereira CA de B, Hashimoto RF, Brentani H. NERI: network-medicine based integrative approach for disease gene prioritization by relative importance [Internet]. BMC Bioinformatics. 2015 ; 16( article º S9): 14 .[citado 2025 nov. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1186/1471-2105-16-S19-S9
  • Fonte: Network Modeling Analysis in Health Informatics and Bioinformatics. Unidades: FM, IME

    Assuntos: COMPUTAÇÃO GRÁFICA, BIOINFORMÁTICA

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    • ABNT

      SWARNKAR, Tripti et al. Identifying dense subgraphs in protein–protein interaction network for gene selection from microarray data. Network Modeling Analysis in Health Informatics and Bioinformatics, v. 4, n. 1, p. 1-18, 2015Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s13721-015-0104-3. Acesso em: 28 nov. 2025.
    • APA

      Swarnkar, T., Simões, S. N., Anura, A., Brentani, H., Chatterjee, J., Hashimoto, R. F., et al. (2015). Identifying dense subgraphs in protein–protein interaction network for gene selection from microarray data. Network Modeling Analysis in Health Informatics and Bioinformatics, 4( 1), 1-18. doi:10.1007/s13721-015-0104-3
    • NLM

      Swarnkar T, Simões SN, Anura A, Brentani H, Chatterjee J, Hashimoto RF, Martins DC, Mitra P. Identifying dense subgraphs in protein–protein interaction network for gene selection from microarray data [Internet]. Network Modeling Analysis in Health Informatics and Bioinformatics. 2015 ; 4( 1): 1-18.[citado 2025 nov. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s13721-015-0104-3
    • Vancouver

      Swarnkar T, Simões SN, Anura A, Brentani H, Chatterjee J, Hashimoto RF, Martins DC, Mitra P. Identifying dense subgraphs in protein–protein interaction network for gene selection from microarray data [Internet]. Network Modeling Analysis in Health Informatics and Bioinformatics. 2015 ; 4( 1): 1-18.[citado 2025 nov. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s13721-015-0104-3
  • Fonte: Gene. Unidade: IME

    Assuntos: BIOINFORMÁTICA, EXPRESSÃO GÊNICA, REGULAÇÃO GÊNICA

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    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • ABNT

      LOPES, Fabrício Martins et al. Entropic Biological Score: a cell cycle investigation for GRN inference. Gene, v. 541, n. 2, p. 129\2013137, 2014Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.gene.2014.03.010. Acesso em: 28 nov. 2025.
    • APA

      Lopes, F. M., Ray, S. S., Hashimoto, R. F., & César Júnior, R. M. (2014). Entropic Biological Score: a cell cycle investigation for GRN inference. Gene, 541( 2), 129\2013137. doi:10.1016/j.gene.2014.03.010
    • NLM

      Lopes FM, Ray SS, Hashimoto RF, César Júnior RM. Entropic Biological Score: a cell cycle investigation for GRN inference [Internet]. Gene. 2014 ; 541( 2): 129\2013137.[citado 2025 nov. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.gene.2014.03.010
    • Vancouver

      Lopes FM, Ray SS, Hashimoto RF, César Júnior RM. Entropic Biological Score: a cell cycle investigation for GRN inference [Internet]. Gene. 2014 ; 541( 2): 129\2013137.[citado 2025 nov. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.gene.2014.03.010
  • Fonte: IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing. Unidade: IME

    Assuntos: COMPUTAÇÃO GRÁFICA, GENES, BIOINFORMÁTICA

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    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • ABNT

      MARTINS JÚNIOR, David Correa et al. Intrinsically multivariate predictive genes. IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing, v. 2, n. 3, p. 424-439, 2008Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1109/JSTSP.2008.923841. Acesso em: 28 nov. 2025.
    • APA

      Martins Júnior, D. C., Braga-Neto, U. de M., Hashimoto, R. F., Bittner, M. L., & Dougherty, E. R. (2008). Intrinsically multivariate predictive genes. IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing, 2( 3), 424-439. doi:10.1109/JSTSP.2008.923841
    • NLM

      Martins Júnior DC, Braga-Neto U de M, Hashimoto RF, Bittner ML, Dougherty ER. Intrinsically multivariate predictive genes [Internet]. IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing. 2008 ; 2( 3): 424-439.[citado 2025 nov. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1109/JSTSP.2008.923841
    • Vancouver

      Martins Júnior DC, Braga-Neto U de M, Hashimoto RF, Bittner ML, Dougherty ER. Intrinsically multivariate predictive genes [Internet]. IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing. 2008 ; 2( 3): 424-439.[citado 2025 nov. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1109/JSTSP.2008.923841
  • Fonte: Bioinformatics. Unidade: IME

    Assunto: BIOINFORMÁTICA

    Acesso à fonteDOIComo citar
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • ABNT

      BRAGA-NETO, Ulisses et al. Is cross-validation better than resubstitution for ranking genes?. Bioinformatics, v. 20, n. 2, p. 253-258, 2004Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btg399. Acesso em: 28 nov. 2025.
    • APA

      Braga-Neto, U., Hashimoto, R. F., Dougherty, E. R., Nguyen, D. V., & Carroll, R. J. (2004). Is cross-validation better than resubstitution for ranking genes? Bioinformatics, 20( 2), 253-258. doi:10.1093/bioinformatics/btg399
    • NLM

      Braga-Neto U, Hashimoto RF, Dougherty ER, Nguyen DV, Carroll RJ. Is cross-validation better than resubstitution for ranking genes? [Internet]. Bioinformatics. 2004 ; 20( 2): 253-258.[citado 2025 nov. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btg399
    • Vancouver

      Braga-Neto U, Hashimoto RF, Dougherty ER, Nguyen DV, Carroll RJ. Is cross-validation better than resubstitution for ranking genes? [Internet]. Bioinformatics. 2004 ; 20( 2): 253-258.[citado 2025 nov. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btg399
  • Fonte: Bioinformatics. Unidade: IME

    Assuntos: BIOINFORMÁTICA, COMBINATÓRIA

    Acesso à fonteDOIComo citar
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • ABNT

      HASHIMOTO, Ronaldo Fumio et al. Growing genetic regulatory networks from seed genes. Bioinformatics, v. 20, n. 8, p. 1241-1247, 2004Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1093/bioinformatics/bth074. Acesso em: 28 nov. 2025.
    • APA

      Hashimoto, R. F., Kim, S., Shumulevich, I., Zhang, W., Bittner, M. L., & Dougherty, E. R. (2004). Growing genetic regulatory networks from seed genes. Bioinformatics, 20( 8), 1241-1247. doi:10.1093/bioinformatics/bth074
    • NLM

      Hashimoto RF, Kim S, Shumulevich I, Zhang W, Bittner ML, Dougherty ER. Growing genetic regulatory networks from seed genes [Internet]. Bioinformatics. 2004 ; 20( 8): 1241-1247.[citado 2025 nov. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1093/bioinformatics/bth074
    • Vancouver

      Hashimoto RF, Kim S, Shumulevich I, Zhang W, Bittner ML, Dougherty ER. Growing genetic regulatory networks from seed genes [Internet]. Bioinformatics. 2004 ; 20( 8): 1241-1247.[citado 2025 nov. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1093/bioinformatics/bth074

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