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  • Fonte: BMC Systems Biology. Unidade: IME

    Assuntos: BIOQUÍMICA, ANÁLISE DE DADOS

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    • ABNT

      FUJITA, André et al. Functional clustering of time series gene expression data by Granger causality. BMC Systems Biology, v. 6, n. 137, p. 1-12, 2012Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1186/1752-0509-6-137. Acesso em: 27 nov. 2025.
    • APA

      Fujita, A., Severino, P., Kaname, K., Sato, J. R., Patriota, A. G., & Miyano, S. (2012). Functional clustering of time series gene expression data by Granger causality. BMC Systems Biology, 6( 137), 1-12. doi:10.1186/1752-0509-6-137
    • NLM

      Fujita A, Severino P, Kaname K, Sato JR, Patriota AG, Miyano S. Functional clustering of time series gene expression data by Granger causality [Internet]. BMC Systems Biology. 2012 ; 6( 137): 1-12.[citado 2025 nov. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1186/1752-0509-6-137
    • Vancouver

      Fujita A, Severino P, Kaname K, Sato JR, Patriota AG, Miyano S. Functional clustering of time series gene expression data by Granger causality [Internet]. BMC Systems Biology. 2012 ; 6( 137): 1-12.[citado 2025 nov. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1186/1752-0509-6-137
  • Fonte: BMC Systems Biology. Unidade: IME

    Assunto: REDES COMPLEXAS

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    • ABNT

      LOPES, Fabrício Martins e OLIVEIRA, Evaldo A. de e CÉSAR JÚNIOR, Roberto Marcondes. Inference of gene regulatory networks from time series by Tsallis entropy. BMC Systems Biology, v. 5, 2011Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1186/1752-0509-5-61. Acesso em: 27 nov. 2025.
    • APA

      Lopes, F. M., Oliveira, E. A. de, & César Júnior, R. M. (2011). Inference of gene regulatory networks from time series by Tsallis entropy. BMC Systems Biology, 5. doi:10.1186/1752-0509-5-61
    • NLM

      Lopes FM, Oliveira EA de, César Júnior RM. Inference of gene regulatory networks from time series by Tsallis entropy [Internet]. BMC Systems Biology. 2011 ; 5[citado 2025 nov. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1186/1752-0509-5-61
    • Vancouver

      Lopes FM, Oliveira EA de, César Júnior RM. Inference of gene regulatory networks from time series by Tsallis entropy [Internet]. BMC Systems Biology. 2011 ; 5[citado 2025 nov. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1186/1752-0509-5-61
  • Fonte: BMC Systems Biology. Unidades: IQ, IME, Interunidades em Bioinformática

    Assuntos: 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: 27 nov. 2025.
    • 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 2025 nov. 27 ] 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 2025 nov. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1186/1752-0509-1-39

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