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Trabalho de evento-anais periodico
Feature importance analysis of non-coding DNA/RNA sequences based on machine learning approaches (2021)
Almeida, Breno Lívio Silva de; Queiroz, Alvaro Pedroso; Santos, Anderson Paulo Avila ; Bonidia, Robson Parmezan ; Rocha, Ulisses Nunes da ; Sanches, Danilo Sipoli ; Carvalho, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de
Fonte: Lecture Notes in Bioinformatics. Nome do evento: Brazilian Symposium on Bioinformatics - BSB. Unidades: ICMC, EESC E ICMC
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, BIOINFORMÁTICA
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ABNT
ALMEIDA, Breno Lívio Silva de et al. Feature importance analysis of non-coding DNA/RNA sequences based on machine learning approaches. Lecture Notes in Bioinformatics. Cham: Springer. Disponível em: https://doi.org/10.1007/978-3-030-91814-9_8. Acesso em: 20 nov. 2025. , 2021
APA
Almeida, B. L. S. de, Queiroz, A. P., Santos, A. P. A., Bonidia, R. P., Rocha, U. N. da, Sanches, D. S., & Carvalho, A. C. P. de L. F. de. (2021). Feature importance analysis of non-coding DNA/RNA sequences based on machine learning approaches. Lecture Notes in Bioinformatics. Cham: Springer. doi:10.1007/978-3-030-91814-9_8
NLM
Almeida BLS de, Queiroz AP, Santos APA, Bonidia RP, Rocha UN da, Sanches DS, Carvalho ACP de LF de. Feature importance analysis of non-coding DNA/RNA sequences based on machine learning approaches [Internet]. Lecture Notes in Bioinformatics. 2021 ; 13063 81-92.[citado 2025 nov. 20 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-030-91814-9_8
Vancouver
Almeida BLS de, Queiroz AP, Santos APA, Bonidia RP, Rocha UN da, Sanches DS, Carvalho ACP de LF de. Feature importance analysis of non-coding DNA/RNA sequences based on machine learning approaches [Internet]. Lecture Notes in Bioinformatics. 2021 ; 13063 81-92.[citado 2025 nov. 20 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-030-91814-9_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
Fonte: Lecture Notes in Bioinformatics. Nome do evento: Brazilian Symposium on Bioinformatics - BSB. Unidade: ICMC
Assuntos: NEOPLASIAS, BIOINFORMÁTICA, REDES COMPLEXAS, TOPOLOGIA
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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: 20 nov. 2025. , 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 2025 nov. 20 ] 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 2025 nov. 20 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-030-91814-9_3
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
Fonte: Lecture Notes in Bioinformatics. Nome do evento: Brazilian Symposium on Bioinformatics - BSB. Unidade: ICMC
Assuntos: BIOINFORMÁTICA, REDES COMPLEXAS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, GENÔMICA, NEOPLASIAS
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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: 20 nov. 2025. , 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 2025 nov. 20 ] 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 2025 nov. 20 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-030-65775-8_8
Trabalho de evento-anais periodico
'S POT.2' FS: single score feature selection applied to the problem of distinguishing long non-coding RNAs from protein coding transcripts (2018)
Kümmel, Bruno C; Carvalho, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de ; Brigido, Marcelo M; Ralha, Célia Ghedini; Walter, Maria Emilia M. T.
Fonte: Lecture Notes in Bioinformatics. Nome do evento: Brazilian Symposium on Bioinformatics - BSB. Unidade: ICMC
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, BIOINFORMÁTICA
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ABNT
KÜMMEL, Bruno C et al. 'S POT.2' FS: single score feature selection applied to the problem of distinguishing long non-coding RNAs from protein coding transcripts. Lecture Notes in Bioinformatics. Cham: Springer. Disponível em: https://doi.org/10.1007/978-3-030-01722-4_10. Acesso em: 20 nov. 2025. , 2018
APA
Kümmel, B. C., Carvalho, A. C. P. de L. F. de, Brigido, M. M., Ralha, C. G., & Walter, M. E. M. T. (2018). 'S POT.2' FS: single score feature selection applied to the problem of distinguishing long non-coding RNAs from protein coding transcripts. Lecture Notes in Bioinformatics. Cham: Springer. doi:10.1007/978-3-030-01722-4_10
NLM
Kümmel BC, Carvalho ACP de LF de, Brigido MM, Ralha CG, Walter MEMT. 'S POT.2' FS: single score feature selection applied to the problem of distinguishing long non-coding RNAs from protein coding transcripts [Internet]. Lecture Notes in Bioinformatics. 2018 ; 11228 103-113.[citado 2025 nov. 20 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-030-01722-4_10
Vancouver
Kümmel BC, Carvalho ACP de LF de, Brigido MM, Ralha CG, Walter MEMT. 'S POT.2' FS: single score feature selection applied to the problem of distinguishing long non-coding RNAs from protein coding transcripts [Internet]. Lecture Notes in Bioinformatics. 2018 ; 11228 103-113.[citado 2025 nov. 20 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-030-01722-4_10
Trabalho de evento-anais periodico
An extensible framework for genomic and metagenomic analysis (2014)
Digiampietri, Luciano Antonio ; Pereira, Vivian Mayumi Yamassaki; Costa, Camila I.; Santos Júnior, Geraldo Jose dos; Stefanini, Fernando M.; Santiago, Caio Rafael do Nascimento
Fonte: Lecture Notes in Bioinformatics. Nome do evento: Brazilian Symposium on Bioinformatics. Unidade: EACH
Assuntos: BIOINFORMÁTICA, GENOMAS, GENÔMICA, FRAMEWORKS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
DIGIAMPIETRI, Luciano Antonio et al. An extensible framework for genomic and metagenomic analysis. Lecture Notes in Bioinformatics. Cham: Escola de Artes, Ciências e Humanidades, Universidade de São Paulo. Disponível em: https://doi.org/10.1007/978-3-319-12418-6_1. Acesso em: 20 nov. 2025. , 2014
APA
Digiampietri, L. A., Pereira, V. M. Y., Costa, C. I., Santos Júnior, G. J. dos, Stefanini, F. M., & Santiago, C. R. do N. (2014). An extensible framework for genomic and metagenomic analysis. Lecture Notes in Bioinformatics. Cham: Escola de Artes, Ciências e Humanidades, Universidade de São Paulo. doi:10.1007/978-3-319-12418-6_1
NLM
Digiampietri LA, Pereira VMY, Costa CI, Santos Júnior GJ dos, Stefanini FM, Santiago CR do N. An extensible framework for genomic and metagenomic analysis [Internet]. Lecture Notes in Bioinformatics. 2014 ; 8826 1-8.[citado 2025 nov. 20 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-319-12418-6_1
Vancouver
Digiampietri LA, Pereira VMY, Costa CI, Santos Júnior GJ dos, Stefanini FM, Santiago CR do N. An extensible framework for genomic and metagenomic analysis [Internet]. Lecture Notes in Bioinformatics. 2014 ; 8826 1-8.[citado 2025 nov. 20 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-319-12418-6_1
Trabalho de evento-anais periodico
Top-down hierarchical ensembles of classifiers for predicting G-protein-coupled-receptor functions (2008)
Costa, Eduardo P.; Lorena, Ana Carolina; Carvalho, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de ; Freitas, Alex A.
Fonte: Lecture Notes in Bioinformatics. Nome do evento: Brazilian Symposium on Bioinformatics - BSB 2008. Unidade: ICMC
Assuntos: BIOINFORMÁTICA, COMPUTAÇÃO BIOINSPIRADA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
COSTA, Eduardo P. et al. Top-down hierarchical ensembles of classifiers for predicting G-protein-coupled-receptor functions. Lecture Notes in Bioinformatics. Berlin: Springer. Disponível em: http://www.springerlink.com/content/u0530m52723v/?p=f41f3d06b37f495698fa200b3e7f1666&pi=91. Acesso em: 20 nov. 2025. , 2008
APA
Costa, E. P., Lorena, A. C., Carvalho, A. C. P. de L. F. de, & Freitas, A. A. (2008). Top-down hierarchical ensembles of classifiers for predicting G-protein-coupled-receptor functions. Lecture Notes in Bioinformatics. Berlin: Springer. Recuperado de http://www.springerlink.com/content/u0530m52723v/?p=f41f3d06b37f495698fa200b3e7f1666&pi=91
NLM
Costa EP, Lorena AC, Carvalho ACP de LF de, Freitas AA. Top-down hierarchical ensembles of classifiers for predicting G-protein-coupled-receptor functions [Internet]. Lecture Notes in Bioinformatics. 2008 ; 5167 35-46.[citado 2025 nov. 20 ] Available from: http://www.springerlink.com/content/u0530m52723v/?p=f41f3d06b37f495698fa200b3e7f1666&pi=91
Vancouver
Costa EP, Lorena AC, Carvalho ACP de LF de, Freitas AA. Top-down hierarchical ensembles of classifiers for predicting G-protein-coupled-receptor functions [Internet]. Lecture Notes in Bioinformatics. 2008 ; 5167 35-46.[citado 2025 nov. 20 ] Available from: http://www.springerlink.com/content/u0530m52723v/?p=f41f3d06b37f495698fa200b3e7f1666&pi=91

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