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  • Artigo de periodico

    Bayesian criterion for identification of differentially expressed genes (2021)

    Saraiva, Erlandson F ; Milan, Luis Aparecido ; Pereira, Carlos Alberto de Bragança

    Source: Communications in Statistics: Case Studies, Data Analysis and Applications. Unidade: IME

    Subjects: INFERÊNCIA BAYESIANA, EXPRESSÃO GÊNICA

    Versão AceitaAcesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      SARAIVA, Erlandson F e MILAN, Luis Aparecido e PEREIRA, Carlos Alberto de Bragança. Bayesian criterion for identification of differentially expressed genes. Communications in Statistics: Case Studies, Data Analysis and Applications, v. 7, n. 1, p. 1-14, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1080/23737484.2020.1800535. Acesso em: 28 ago. 2024.

    • APA

      Saraiva, E. F., Milan, L. A., & Pereira, C. A. de B. (2021). Bayesian criterion for identification of differentially expressed genes. Communications in Statistics: Case Studies, Data Analysis and Applications, 7( 1), 1-14. doi:10.1080/23737484.2020.1800535

    • NLM

      Saraiva EF, Milan LA, Pereira CA de B. Bayesian criterion for identification of differentially expressed genes [Internet]. Communications in Statistics: Case Studies, Data Analysis and Applications. 2021 ; 7( 1): 1-14.[citado 2024 ago. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1080/23737484.2020.1800535

    • Vancouver

      Saraiva EF, Milan LA, Pereira CA de B. Bayesian criterion for identification of differentially expressed genes [Internet]. Communications in Statistics: Case Studies, Data Analysis and Applications. 2021 ; 7( 1): 1-14.[citado 2024 ago. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1080/23737484.2020.1800535

  • Tese (Doutorado)

    Efficient Bayesian methods for mixture models with genetic applications (2016)

    Zuanetti, Daiane Aparecida; Milan, Luis Aparecido (Orientador)

    Unidade: ICMC/UFSCar

    Subjects: DISTRIBUIÇÕES (PROBABILIDADE), INFERÊNCIA BAYESIANA, ANÁLISE DE DADOS, MÉTODOS MCMC, DIAGNÓSTICO DA SITUAÇÃO DE SAÚDE, INFERÊNCIA ESTATÍSTICA, SÉRIES DE DIRICHLET

    Acesso à fonteHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      ZUANETTI, Daiane Aparecida. Efficient Bayesian methods for mixture models with genetic applications. 2016. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2016. Disponível em: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/104/104131/tde-20082019-083551/. Acesso em: 28 ago. 2024.

    • APA

      Zuanetti, D. A. (2016). Efficient Bayesian methods for mixture models with genetic applications (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/104/104131/tde-20082019-083551/

    • NLM

      Zuanetti DA. Efficient Bayesian methods for mixture models with genetic applications [Internet]. 2016 ;[citado 2024 ago. 28 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/104/104131/tde-20082019-083551/

    • Vancouver

      Zuanetti DA. Efficient Bayesian methods for mixture models with genetic applications [Internet]. 2016 ;[citado 2024 ago. 28 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/104/104131/tde-20082019-083551/
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