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Artigo de periodico
Insights from a computational-based approach for analyzing autophagy genes across human cancers (2023)
Carrasco, Alexis Germán Murillo ; Giovanini, Guilherme ; Ramos, Alexandre Ferreira ; Chammas, Roger ; Bustos, Silvina Odete
Source: Genes. Unidades: EACH, FM
Assunto: NEOPLASIAS
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ABNT
CARRASCO, Alexis Germán Murillo et al. Insights from a computational-based approach for analyzing autophagy genes across human cancers. Genes, v. 14, n. 8, p. 01-19, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3390/genes14081550. Acesso em: 29 maio 2024.
APA
Carrasco, A. G. M., Giovanini, G., Ramos, A. F., Chammas, R., & Bustos, S. O. (2023). Insights from a computational-based approach for analyzing autophagy genes across human cancers. Genes, 14( 8), 01-19. doi:10.3390/genes14081550
NLM
Carrasco AGM, Giovanini G, Ramos AF, Chammas R, Bustos SO. Insights from a computational-based approach for analyzing autophagy genes across human cancers [Internet]. Genes. 2023 ; 14( 8): 01-19.[citado 2024 maio 29 ] Available from: https://doi.org/10.3390/genes14081550
Vancouver
Carrasco AGM, Giovanini G, Ramos AF, Chammas R, Bustos SO. Insights from a computational-based approach for analyzing autophagy genes across human cancers [Internet]. Genes. 2023 ; 14( 8): 01-19.[citado 2024 maio 29 ] Available from: https://doi.org/10.3390/genes14081550
Dissertação (Mestrado)
Modelos binários estocásticos para a expressão gênica: uma análise comparativa das propriedades de ruído e uma investigação de respostas a terapias gênicas (2022)
Giovanini, Guilherme ; Ramos, Alexandre Ferreira (Orientador)
Unidade: EACH
Subjects: DINÂMICA ESTOCÁSTICA, REGULAÇÃO GÊNICA, BIOLOGIA MOLECULAR
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ABNT
GIOVANINI, Guilherme. Modelos binários estocásticos para a expressão gênica: uma análise comparativa das propriedades de ruído e uma investigação de respostas a terapias gênicas. 2022. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2022. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/100/100132/tde-07032022-085418/. Acesso em: 29 maio 2024.
APA
Giovanini, G. (2022). Modelos binários estocásticos para a expressão gênica: uma análise comparativa das propriedades de ruído e uma investigação de respostas a terapias gênicas (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/100/100132/tde-07032022-085418/
NLM
Giovanini G. Modelos binários estocásticos para a expressão gênica: uma análise comparativa das propriedades de ruído e uma investigação de respostas a terapias gênicas [Internet]. 2022 ;[citado 2024 maio 29 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/100/100132/tde-07032022-085418/
Vancouver
Giovanini G. Modelos binários estocásticos para a expressão gênica: uma análise comparativa das propriedades de ruído e uma investigação de respostas a terapias gênicas [Internet]. 2022 ;[citado 2024 maio 29 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/100/100132/tde-07032022-085418/
Artigo de periodico
A stochastic binary model for the regulation of gene expression to investigate responses to gene therapy (2022)
Giovanini, Guilherme ; Barros, Luciana R. C. ; Gama, Leonardo R. ; Tortelli Junior, Tharcisio Citrangulo ; Ramos, Alexandre Ferreira
Source: Cancers. Unidades: EACH, FM
Subjects: NEOPLASIAS, BIOLOGIA MOLECULAR, REGULAÇÃO GÊNICA, EXPRESSÃO GÊNICA, DINÂMICA ESTOCÁSTICA
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ABNT
GIOVANINI, Guilherme et al. A stochastic binary model for the regulation of gene expression to investigate responses to gene therapy. Cancers, v. 14, n. Ja 2022, p. 01-29, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3390/cancers14030633. Acesso em: 29 maio 2024.
APA
Giovanini, G., Barros, L. R. C., Gama, L. R., Tortelli Junior, T. C., & Ramos, A. F. (2022). A stochastic binary model for the regulation of gene expression to investigate responses to gene therapy. Cancers, 14( Ja 2022), 01-29. doi:10.3390/cancers14030633
NLM
Giovanini G, Barros LRC, Gama LR, Tortelli Junior TC, Ramos AF. A stochastic binary model for the regulation of gene expression to investigate responses to gene therapy [Internet]. Cancers. 2022 ; 14( Ja 2022): 01-29.[citado 2024 maio 29 ] Available from: https://doi.org/10.3390/cancers14030633
Vancouver
Giovanini G, Barros LRC, Gama LR, Tortelli Junior TC, Ramos AF. A stochastic binary model for the regulation of gene expression to investigate responses to gene therapy [Internet]. Cancers. 2022 ; 14( Ja 2022): 01-29.[citado 2024 maio 29 ] Available from: https://doi.org/10.3390/cancers14030633
Artigo de periodico
Binary Expression Enhances Reliability of Messaging in Gene Networks (2020)
Gama, Leonardo R. ; Giovanini, Guilherme ; Balázsi, Gábor ; Ramos, Alexandre Ferreira
Source: Entropy. Unidade: EACH
Subjects: BIOLOGIA MOLECULAR, EXPRESSÃO GÊNICA, DINÂMICA ESTOCÁSTICA
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ABNT
GAMA, Leonardo R. et al. Binary Expression Enhances Reliability of Messaging in Gene Networks. Entropy, v. 22, n. 4, p. 01-18, 2020Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3390/e22040479. Acesso em: 29 maio 2024.
APA
Gama, L. R., Giovanini, G., Balázsi, G., & Ramos, A. F. (2020). Binary Expression Enhances Reliability of Messaging in Gene Networks. Entropy, 22( 4), 01-18. doi:10.3390/e22040479
NLM
Gama LR, Giovanini G, Balázsi G, Ramos AF. Binary Expression Enhances Reliability of Messaging in Gene Networks [Internet]. Entropy. 2020 ; 22( 4): 01-18.[citado 2024 maio 29 ] Available from: https://doi.org/10.3390/e22040479
Vancouver
Gama LR, Giovanini G, Balázsi G, Ramos AF. Binary Expression Enhances Reliability of Messaging in Gene Networks [Internet]. Entropy. 2020 ; 22( 4): 01-18.[citado 2024 maio 29 ] Available from: https://doi.org/10.3390/e22040479
Artigo de periodico
A comparative analysis of noise properties of stochastic binary models for a self-repressing and for an externally regulating gene (2020)
Giovanini, Guilherme ; Sabino, Alan Utsuni ; Barros, Luciana R. C.; Ramos, Alexandre Ferreira
Source: Mathematical Biosciences and Engineering. Unidades: EACH, FM
Subjects: BIOLOGIA MOLECULAR, REGULAÇÃO GÊNICA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
GIOVANINI, Guilherme et al. A comparative analysis of noise properties of stochastic binary models for a self-repressing and for an externally regulating gene. Mathematical Biosciences and Engineering, v. 17, n. 5, p. 5477-5503, 2020Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3934/mbe.2020295. Acesso em: 29 maio 2024.
APA
Giovanini, G., Sabino, A. U., Barros, L. R. C., & Ramos, A. F. (2020). A comparative analysis of noise properties of stochastic binary models for a self-repressing and for an externally regulating gene. Mathematical Biosciences and Engineering, 17( 5), 5477-5503. doi:10.3934/mbe.2020295
NLM
Giovanini G, Sabino AU, Barros LRC, Ramos AF. A comparative analysis of noise properties of stochastic binary models for a self-repressing and for an externally regulating gene [Internet]. Mathematical Biosciences and Engineering. 2020 ; 17( 5): 5477-5503.[citado 2024 maio 29 ] Available from: https://doi.org/10.3934/mbe.2020295
Vancouver
Giovanini G, Sabino AU, Barros LRC, Ramos AF. A comparative analysis of noise properties of stochastic binary models for a self-repressing and for an externally regulating gene [Internet]. Mathematical Biosciences and Engineering. 2020 ; 17( 5): 5477-5503.[citado 2024 maio 29 ] Available from: https://doi.org/10.3934/mbe.2020295

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