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  • Source: BMC Systems Biology. Unidade: IME

    Subjects: 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: 24 abr. 2024.
    • 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 2024 abr. 24 ] 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 2024 abr. 24 ] Available from: https://doi.org/10.1186/1752-0509-6-137
  • Source: PLOS ONE. Unidade: IME

    Assunto: COMBINATÓRIA

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    • ABNT

      TAKAHASHI, Daniel Yasumasa et al. Discriminating different classes of biological networks by analyzing the graphs spectra distribution. PLOS ONE, v. 7, n. 12, p. 1-12, 2012Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0049949. Acesso em: 24 abr. 2024.
    • APA

      Takahashi, D. Y., Sato, J. R., Ferreira, C. E., & Fujita, A. (2012). Discriminating different classes of biological networks by analyzing the graphs spectra distribution. PLOS ONE, 7( 12), 1-12. doi:10.1371/journal.pone.0049949
    • NLM

      Takahashi DY, Sato JR, Ferreira CE, Fujita A. Discriminating different classes of biological networks by analyzing the graphs spectra distribution [Internet]. PLOS ONE. 2012 ; 7( 12): 1-12.[citado 2024 abr. 24 ] Available from: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0049949
    • Vancouver

      Takahashi DY, Sato JR, Ferreira CE, Fujita A. Discriminating different classes of biological networks by analyzing the graphs spectra distribution [Internet]. PLOS ONE. 2012 ; 7( 12): 1-12.[citado 2024 abr. 24 ] Available from: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0049949
  • Source: Frontiers in Systems Neuroscience. Unidade: IME

    Assunto: PROCESSAMENTO DE IMAGENS

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    • ABNT

      SATO, João Ricardo et al. Evaluation of pattern recognition and feature extraction methods in ADHD prediction. Frontiers in Systems Neuroscience, v. 6, p. 1-14, 2012Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3389/fnsys.2012.00068. Acesso em: 24 abr. 2024.
    • APA

      Sato, J. R., Hoexter, M. Q., Fujita, A., & Rohde, L. A. (2012). Evaluation of pattern recognition and feature extraction methods in ADHD prediction. Frontiers in Systems Neuroscience, 6, 1-14. doi:10.3389/fnsys.2012.00068
    • NLM

      Sato JR, Hoexter MQ, Fujita A, Rohde LA. Evaluation of pattern recognition and feature extraction methods in ADHD prediction [Internet]. Frontiers in Systems Neuroscience. 2012 ; 6 1-14.[citado 2024 abr. 24 ] Available from: https://doi.org/10.3389/fnsys.2012.00068
    • Vancouver

      Sato JR, Hoexter MQ, Fujita A, Rohde LA. Evaluation of pattern recognition and feature extraction methods in ADHD prediction [Internet]. Frontiers in Systems Neuroscience. 2012 ; 6 1-14.[citado 2024 abr. 24 ] Available from: https://doi.org/10.3389/fnsys.2012.00068
  • Source: IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics. Unidades: IME, IQ

    Subjects: REGULAÇÃO GÊNICA, BIOQUÍMICA

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    • ABNT

      FUJITA, André et al. Inferring contagion in regulatory networks. IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics, v. 8, n. 2, p. 570-576, 2011Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1109/tcbb.2010.40. Acesso em: 24 abr. 2024.
    • APA

      Fujita, A., Sato, J. R., Demasi, M. A. A., Yamaguchi, R., Shimamura, T., Ferreira, C. E., et al. (2011). Inferring contagion in regulatory networks. IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics, 8( 2), 570-576. doi:10.1109/tcbb.2010.40
    • NLM

      Fujita A, Sato JR, Demasi MAA, Yamaguchi R, Shimamura T, Ferreira CE, Sogayar MC, Miyano S. Inferring contagion in regulatory networks [Internet]. IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics. 2011 ; 8( 2): 570-576.[citado 2024 abr. 24 ] Available from: https://doi.org/10.1109/tcbb.2010.40
    • Vancouver

      Fujita A, Sato JR, Demasi MAA, Yamaguchi R, Shimamura T, Ferreira CE, Sogayar MC, Miyano S. Inferring contagion in regulatory networks [Internet]. IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics. 2011 ; 8( 2): 570-576.[citado 2024 abr. 24 ] Available from: https://doi.org/10.1109/tcbb.2010.40
  • Source: Medical biostatistics for complex diseases. Unidades: IME, IQ

    Subjects: EXPRESSÃO GÊNICA, REGULAÇÃO GÊNICA, INFERÊNCIA BAYESIANA

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    • ABNT

      FUJITA, André et al. An introduction to time‐varying connectivity estimation for gene regulatory networks. Medical biostatistics for complex diseases. Tradução . Weinheim: Wiley-Blackwell, 2010. . Disponível em: https://doi.org/10.1002/9783527630332.ch11. Acesso em: 24 abr. 2024.
    • APA

      Fujita, A., Sato, J. R., Demasi, M. A. A., Miyano, S., Sogayar, M. C., & Ferreira, C. E. (2010). An introduction to time‐varying connectivity estimation for gene regulatory networks. In Medical biostatistics for complex diseases. Weinheim: Wiley-Blackwell. doi:10.1002/9783527630332.ch11
    • NLM

      Fujita A, Sato JR, Demasi MAA, Miyano S, Sogayar MC, Ferreira CE. An introduction to time‐varying connectivity estimation for gene regulatory networks [Internet]. In: Medical biostatistics for complex diseases. Weinheim: Wiley-Blackwell; 2010. [citado 2024 abr. 24 ] Available from: https://doi.org/10.1002/9783527630332.ch11
    • Vancouver

      Fujita A, Sato JR, Demasi MAA, Miyano S, Sogayar MC, Ferreira CE. An introduction to time‐varying connectivity estimation for gene regulatory networks [Internet]. In: Medical biostatistics for complex diseases. Weinheim: Wiley-Blackwell; 2010. [citado 2024 abr. 24 ] Available from: https://doi.org/10.1002/9783527630332.ch11
  • Source: Journal of Bioinformatics and Computational Biology. Unidades: IQ, IME

    Subjects: EXPRESSÃO GÊNICA, BIOQUÍMICA

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    • ABNT

      FUJITA, André et al. Comparing Pearson, Spearman and Hoeffding's D measure for gene expression association analysis. Journal of Bioinformatics and Computational Biology, v. 7, n. 4, p. 663-684, 2009Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1142/S0219720009004230. Acesso em: 24 abr. 2024.
    • APA

      Fujita, A., Sato, J. R., Demasi, M. A. A., Sogayar, M. C., Ferreira, C. E., & Miyano, S. (2009). Comparing Pearson, Spearman and Hoeffding's D measure for gene expression association analysis. Journal of Bioinformatics and Computational Biology, 7( 4), 663-684. doi:10.1142/S0219720009004230
    • NLM

      Fujita A, Sato JR, Demasi MAA, Sogayar MC, Ferreira CE, Miyano S. Comparing Pearson, Spearman and Hoeffding's D measure for gene expression association analysis [Internet]. Journal of Bioinformatics and Computational Biology. 2009 ; 7( 4): 663-684.[citado 2024 abr. 24 ] Available from: https://doi.org/10.1142/S0219720009004230
    • Vancouver

      Fujita A, Sato JR, Demasi MAA, Sogayar MC, Ferreira CE, Miyano S. Comparing Pearson, Spearman and Hoeffding's D measure for gene expression association analysis [Internet]. Journal of Bioinformatics and Computational Biology. 2009 ; 7( 4): 663-684.[citado 2024 abr. 24 ] Available from: https://doi.org/10.1142/S0219720009004230
  • Source: Human Brain Mapping. Unidades: FM, IME, EP

    Subjects: RESSONÂNCIA MAGNÉTICA, IMAGEAMENTO (BIOENGENHARIA)

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    • ABNT

      SATO, João Ricardo et al. Frequency domain connectivity identification: an application of partial directed coherence in fMRI. Human Brain Mapping, v. 30, n. 2, p. 452-461, 2009Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1002/hbm.20513. Acesso em: 24 abr. 2024.
    • APA

      Sato, J. R., Takahashi, D. Y., Arcuri, S. M., Sameshima, K., Morettin, P. A., & Baccalá, L. A. (2009). Frequency domain connectivity identification: an application of partial directed coherence in fMRI. Human Brain Mapping, 30( 2), 452-461. doi:10.1002/hbm.20513
    • NLM

      Sato JR, Takahashi DY, Arcuri SM, Sameshima K, Morettin PA, Baccalá LA. Frequency domain connectivity identification: an application of partial directed coherence in fMRI [Internet]. Human Brain Mapping. 2009 ; 30( 2): 452-461.[citado 2024 abr. 24 ] Available from: https://doi.org/10.1002/hbm.20513
    • Vancouver

      Sato JR, Takahashi DY, Arcuri SM, Sameshima K, Morettin PA, Baccalá LA. Frequency domain connectivity identification: an application of partial directed coherence in fMRI [Internet]. Human Brain Mapping. 2009 ; 30( 2): 452-461.[citado 2024 abr. 24 ] Available from: https://doi.org/10.1002/hbm.20513
  • Source: Journal of Bioinformatics and Computational Biology. Unidades: EACH, IQ, IME

    Subjects: EXPRESSÃO GÊNICA, BIOQUÍMICA

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    • ABNT

      FUJITA, André et al. Modeling nonlinear gene regulatory networks from time series gene expression data. Journal of Bioinformatics and Computational Biology, v. 6, n. 5, p. 961-979, 2008Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1142/s0219720008003746. Acesso em: 24 abr. 2024.
    • APA

      Fujita, A., Sato, J. R., Garay-Malpartida, H. M., Sogayar, M. C., Ferreira, C. E., & Miyano, S. (2008). Modeling nonlinear gene regulatory networks from time series gene expression data. Journal of Bioinformatics and Computational Biology, 6( 5), 961-979. doi:10.1142/s0219720008003746
    • NLM

      Fujita A, Sato JR, Garay-Malpartida HM, Sogayar MC, Ferreira CE, Miyano S. Modeling nonlinear gene regulatory networks from time series gene expression data [Internet]. Journal of Bioinformatics and Computational Biology. 2008 ; 6( 5): 961-979.[citado 2024 abr. 24 ] Available from: https://doi.org/10.1142/s0219720008003746
    • Vancouver

      Fujita A, Sato JR, Garay-Malpartida HM, Sogayar MC, Ferreira CE, Miyano S. Modeling nonlinear gene regulatory networks from time series gene expression data [Internet]. Journal of Bioinformatics and Computational Biology. 2008 ; 6( 5): 961-979.[citado 2024 abr. 24 ] Available from: https://doi.org/10.1142/s0219720008003746
  • Source: Journal of Data Science. Unidades: IME, FM

    Subjects: CÉREBRO (RADIOGRAFIA), ANÁLISE ESPECTRAL, IMAGEM POR RESSONÂNCIA MAGNÉTICA, HEMODINÂMICA

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    • ABNT

      SATO, João Ricardo et al. Identifying multi-subject cortical activation in MRI: a frequency domain approach. Journal of Data Science, v. 6, p. 80-103, 2008Tradução . . Acesso em: 24 abr. 2024.
    • APA

      Sato, J. R., Chiann, C., Taniguchi, E. H., Santos, E. G. dos, Arantes, P. R., Mourao, M. L., et al. (2008). Identifying multi-subject cortical activation in MRI: a frequency domain approach. Journal of Data Science, 6, 80-103.
    • NLM

      Sato JR, Chiann C, Taniguchi EH, Santos EG dos, Arantes PR, Mourao ML, Amaro Junior E, Morettin PA. Identifying multi-subject cortical activation in MRI: a frequency domain approach. Journal of Data Science. 2008 ; 6 80-103.[citado 2024 abr. 24 ]
    • Vancouver

      Sato JR, Chiann C, Taniguchi EH, Santos EG dos, Arantes PR, Mourao ML, Amaro Junior E, Morettin PA. Identifying multi-subject cortical activation in MRI: a frequency domain approach. Journal of Data Science. 2008 ; 6 80-103.[citado 2024 abr. 24 ]
  • Source: Communications in Statistics - Simulation and Computation. Unidade: IME

    Assunto: ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS

    How to cite
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    • ABNT

      SATO, João Ricardo et al. Measuring time series predictability using support vector regression. Communications in Statistics - Simulation and Computation, 2008Tradução . . Acesso em: 24 abr. 2024.
    • APA

      Sato, J. R., Costafreda, S., Morettin, P. A., & Brammer, M. J. (2008). Measuring time series predictability using support vector regression. Communications in Statistics - Simulation and Computation.
    • NLM

      Sato JR, Costafreda S, Morettin PA, Brammer MJ. Measuring time series predictability using support vector regression. Communications in Statistics - Simulation and Computation. 2008 ;[citado 2024 abr. 24 ]
    • Vancouver

      Sato JR, Costafreda S, Morettin PA, Brammer MJ. Measuring time series predictability using support vector regression. Communications in Statistics - Simulation and Computation. 2008 ;[citado 2024 abr. 24 ]
  • Source: International Journal of Wavelets Multiresolution and Information Processing. Unidade: IME

    Assunto: TESTES DE HIPÓTESES

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    • ABNT

      SALCEDO, Gladys E. et al. Comparing time-varying autoregressive structures of locally stationary processes. International Journal of Wavelets Multiresolution and Information Processing, v. 6, n. 1, p. 1-6, 2008Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1142/S0219691308002185. Acesso em: 24 abr. 2024.
    • APA

      Salcedo, G. E., Sato, J. R., Morettin, P. A., & Toloi, C. M. de C. (2008). Comparing time-varying autoregressive structures of locally stationary processes. International Journal of Wavelets Multiresolution and Information Processing, 6( 1), 1-6. doi:10.1142/S0219691308002185
    • NLM

      Salcedo GE, Sato JR, Morettin PA, Toloi CM de C. Comparing time-varying autoregressive structures of locally stationary processes [Internet]. International Journal of Wavelets Multiresolution and Information Processing. 2008 ; 6( 1): 1-6.[citado 2024 abr. 24 ] Available from: https://doi.org/10.1142/S0219691308002185
    • Vancouver

      Salcedo GE, Sato JR, Morettin PA, Toloi CM de C. Comparing time-varying autoregressive structures of locally stationary processes [Internet]. International Journal of Wavelets Multiresolution and Information Processing. 2008 ; 6( 1): 1-6.[citado 2024 abr. 24 ] Available from: https://doi.org/10.1142/S0219691308002185
  • Source: Genetics and Molecular Research. Unidades: FM, IME, IQ

    Subjects: EXPRESSÃO GÊNICA, GENÉTICA

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

      FUJITA, André et al. Identification of COL6A1 as a differentially expressed gene in human astrocytomas. Genetics and Molecular Research, v. 7, n. 2, p. 371-378, 2008Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.4238/vol7-2gmr432. Acesso em: 24 abr. 2024.
    • APA

      Fujita, A., Sato, J. R., Festa, F., Gomes, L. R., Oba-Shinjo, S. M., Marie, S. K. N., et al. (2008). Identification of COL6A1 as a differentially expressed gene in human astrocytomas. Genetics and Molecular Research, 7( 2), 371-378. doi:10.4238/vol7-2gmr432
    • NLM

      Fujita A, Sato JR, Festa F, Gomes LR, Oba-Shinjo SM, Marie SKN, Ferreira CE, Sogayar MC. Identification of COL6A1 as a differentially expressed gene in human astrocytomas [Internet]. Genetics and Molecular Research. 2008 ;7( 2): 371-378.[citado 2024 abr. 24 ] Available from: https://doi.org/10.4238/vol7-2gmr432
    • Vancouver

      Fujita A, Sato JR, Festa F, Gomes LR, Oba-Shinjo SM, Marie SKN, Ferreira CE, Sogayar MC. Identification of COL6A1 as a differentially expressed gene in human astrocytomas [Internet]. Genetics and Molecular Research. 2008 ;7( 2): 371-378.[citado 2024 abr. 24 ] Available from: https://doi.org/10.4238/vol7-2gmr432
  • Source: Journal of Neuroscience Methods. Unidades: IME, FM

    Subjects: NEUROCIÊNCIAS, ANÁLISE MULTIVARIADA

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

      SATO, João Ricardo et al. The impact of functional connectivity changes on support vector machines mapping of fMRI data. Journal of Neuroscience Methods, v. 172, n. 1, p. 94-104, 2008Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.jneumeth.2008.04.008. Acesso em: 24 abr. 2024.
    • APA

      Sato, J. R., Mourão-Miranda, J., Martin, M. da G. M., Amaro Jr., E., Morettin, P. A., & Brammer, M. J. (2008). The impact of functional connectivity changes on support vector machines mapping of fMRI data. Journal of Neuroscience Methods, 172( 1), 94-104. doi:10.1016/j.jneumeth.2008.04.008
    • NLM

      Sato JR, Mourão-Miranda J, Martin M da GM, Amaro Jr. E, Morettin PA, Brammer MJ. The impact of functional connectivity changes on support vector machines mapping of fMRI data [Internet]. Journal of Neuroscience Methods. 2008 ; 172( 1): 94-104.[citado 2024 abr. 24 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.jneumeth.2008.04.008
    • Vancouver

      Sato JR, Mourão-Miranda J, Martin M da GM, Amaro Jr. E, Morettin PA, Brammer MJ. The impact of functional connectivity changes on support vector machines mapping of fMRI data [Internet]. Journal of Neuroscience Methods. 2008 ; 172( 1): 94-104.[citado 2024 abr. 24 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.jneumeth.2008.04.008
  • Source: BMC Bioinformatics. Unidades: IME, IQ, BIOINFORMÁTICA

    Subjects: EXPRESSÃO GÊNICA, BIOQUÍMICA

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

      FUJITA, André et al. GEDI: a user-friendly toolbox for analysis of large-scale gene expression data. BMC Bioinformatics, v. 8, n. art. 457, p. 1-7, 2007Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1186/1471-2105-8-457. Acesso em: 24 abr. 2024.
    • APA

      Fujita, A., Sato, J. R., Ferreira, C. E., & Sogayar, M. C. (2007). GEDI: a user-friendly toolbox for analysis of large-scale gene expression data. BMC Bioinformatics, 8( art. 457), 1-7. doi:10.1186/1471-2105-8-457
    • NLM

      Fujita A, Sato JR, Ferreira CE, Sogayar MC. GEDI: a user-friendly toolbox for analysis of large-scale gene expression data [Internet]. BMC Bioinformatics. 2007 ; 8( art. 457): 1-7.[citado 2024 abr. 24 ] Available from: https://doi.org/10.1186/1471-2105-8-457
    • Vancouver

      Fujita A, Sato JR, Ferreira CE, Sogayar MC. GEDI: a user-friendly toolbox for analysis of large-scale gene expression data [Internet]. BMC Bioinformatics. 2007 ; 8( art. 457): 1-7.[citado 2024 abr. 24 ] Available from: https://doi.org/10.1186/1471-2105-8-457
  • Unidade: IME

    Subjects: ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS, INFERÊNCIA ESTATÍSTICA, ESTATÍSTICA APLICADA

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

      SATO, João Ricardo. Modelo autoregressivo vetorial com coeficientes variantes no tempo e aplicações em RMf. 2007. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2007. Disponível em: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-22042013-151911/. Acesso em: 24 abr. 2024.
    • APA

      Sato, J. R. (2007). Modelo autoregressivo vetorial com coeficientes variantes no tempo e aplicações em RMf (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-22042013-151911/
    • NLM

      Sato JR. Modelo autoregressivo vetorial com coeficientes variantes no tempo e aplicações em RMf [Internet]. 2007 ;[citado 2024 abr. 24 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-22042013-151911/
    • Vancouver

      Sato JR. Modelo autoregressivo vetorial com coeficientes variantes no tempo e aplicações em RMf [Internet]. 2007 ;[citado 2024 abr. 24 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-22042013-151911/
  • Source: Biological cybernetics. Unidades: FM, IME, BIOINFORMÁTICA

    Subjects: ESTATÍSTICA (TENDÊNCIAS), ALGORITMOS E ESTRUTURAS DE DADOS, IMAGEM POR RESSONÂNCIA MAGNÉTICA

    Acesso à fonteDOIHow to cite
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    • ABNT

      SATO, João Ricardo et al. DWT-CEM: an algorithm for scale-temporal clustering in fMRI. Biological cybernetics, v. 97, n. 1, p. 33-45, 2007Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s00422-007-0154-4. Acesso em: 24 abr. 2024.
    • APA

      Sato, J. R., Fujita, A., Amaro Junior, E., Miranda, J. M., Morettin, P. A., & Brammer, M. J. (2007). DWT-CEM: an algorithm for scale-temporal clustering in fMRI. Biological cybernetics, 97( 1), 33-45. doi:10.1007/s00422-007-0154-4
    • NLM

      Sato JR, Fujita A, Amaro Junior E, Miranda JM, Morettin PA, Brammer MJ. DWT-CEM: an algorithm for scale-temporal clustering in fMRI [Internet]. Biological cybernetics. 2007 ; 97( 1): 33-45.[citado 2024 abr. 24 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s00422-007-0154-4
    • Vancouver

      Sato JR, Fujita A, Amaro Junior E, Miranda JM, Morettin PA, Brammer MJ. DWT-CEM: an algorithm for scale-temporal clustering in fMRI [Internet]. Biological cybernetics. 2007 ; 97( 1): 33-45.[citado 2024 abr. 24 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s00422-007-0154-4
  • Source: BMC Systems Biology. Unidades: IQ, IME, BIOINFORMÁTICA

    Subjects: EXPRESSÃO GÊNICA, BIOQUÍMICA

    Versão PublicadaAcesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • 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: 24 abr. 2024.
    • 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 2024 abr. 24 ] 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 2024 abr. 24 ] Available from: https://doi.org/10.1186/1752-0509-1-39
  • Source: Bioinformatics. Unidades: IME, IQ, BIOINFORMÁTICA

    Subjects: EXPRESSÃO GÊNICA, BIOQUÍMICA

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

      FUJITA, André et al. Time-varying modeling of gene expression regulatory networks using the wavelet dynamic vector autoregressive method. Bioinformatics, v. 23, n. 13, p. 1623-1630, 2007Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btm151. Acesso em: 24 abr. 2024.
    • APA

      Fujita, A., Sato, J. R., Garay-Malpartida, H. M., Morettin, P. A., Sogayar, M. C., & Ferreira, C. E. (2007). Time-varying modeling of gene expression regulatory networks using the wavelet dynamic vector autoregressive method. Bioinformatics, 23( 13), 1623-1630. doi:10.1093/bioinformatics/btm151
    • NLM

      Fujita A, Sato JR, Garay-Malpartida HM, Morettin PA, Sogayar MC, Ferreira CE. Time-varying modeling of gene expression regulatory networks using the wavelet dynamic vector autoregressive method [Internet]. Bioinformatics. 2007 ; 23( 13): 1623-1630.[citado 2024 abr. 24 ] Available from: https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btm151
    • Vancouver

      Fujita A, Sato JR, Garay-Malpartida HM, Morettin PA, Sogayar MC, Ferreira CE. Time-varying modeling of gene expression regulatory networks using the wavelet dynamic vector autoregressive method [Internet]. Bioinformatics. 2007 ; 23( 13): 1623-1630.[citado 2024 abr. 24 ] Available from: https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btm151
  • Source: NeuroImage. Unidades: FM, IME, BIOINFORMÁTICA

    Subjects: ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS, IMAGEM POR RESSONÂNCIA MAGNÉTICA

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

      SATO, João Ricardo et al. A method to produce evolving functional connectivity maps during the course of an fMRI experiment using wavelet-based time-varying Granger causality. NeuroImage, v. 31, n. 1, p. 187-196, 2006Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2005.11.039. Acesso em: 24 abr. 2024.
    • APA

      Sato, J. R., Amaro Junior, E., Takahashi, D. Y., Felix, M. M. de, Brammer, M. J., & Morettin, P. A. (2006). A method to produce evolving functional connectivity maps during the course of an fMRI experiment using wavelet-based time-varying Granger causality. NeuroImage, 31( 1), 187-196. doi:10.1016/j.neuroimage.2005.11.039
    • NLM

      Sato JR, Amaro Junior E, Takahashi DY, Felix MM de, Brammer MJ, Morettin PA. A method to produce evolving functional connectivity maps during the course of an fMRI experiment using wavelet-based time-varying Granger causality [Internet]. NeuroImage. 2006 ; 31( 1): 187-196.[citado 2024 abr. 24 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2005.11.039
    • Vancouver

      Sato JR, Amaro Junior E, Takahashi DY, Felix MM de, Brammer MJ, Morettin PA. A method to produce evolving functional connectivity maps during the course of an fMRI experiment using wavelet-based time-varying Granger causality [Internet]. NeuroImage. 2006 ; 31( 1): 187-196.[citado 2024 abr. 24 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2005.11.039
  • Source: International Journal of Biomedical Imaging. Unidades: IME, FM, BIOINFORMÁTICA

    Subjects: ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS, IMAGEM POR RESSONÂNCIA MAGNÉTICA

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

      SATO, João Ricardo et al. Intervention models in functional connectivity identification applied to fMRI. International Journal of Biomedical Imaging, v. 2006, 2006Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1155/IJBI/2006/27483. Acesso em: 24 abr. 2024.
    • APA

      Sato, J. R., Takahashi, D. Y., Cardoso, E. F., Martin, M. da G. M., Amaro Junior, E., & Morettin, P. A. (2006). Intervention models in functional connectivity identification applied to fMRI. International Journal of Biomedical Imaging, 2006. doi:10.1155/IJBI/2006/27483
    • NLM

      Sato JR, Takahashi DY, Cardoso EF, Martin M da GM, Amaro Junior E, Morettin PA. Intervention models in functional connectivity identification applied to fMRI [Internet]. International Journal of Biomedical Imaging. 2006 ; 2006[citado 2024 abr. 24 ] Available from: https://doi.org/10.1155/IJBI/2006/27483
    • Vancouver

      Sato JR, Takahashi DY, Cardoso EF, Martin M da GM, Amaro Junior E, Morettin PA. Intervention models in functional connectivity identification applied to fMRI [Internet]. International Journal of Biomedical Imaging. 2006 ; 2006[citado 2024 abr. 24 ] Available from: https://doi.org/10.1155/IJBI/2006/27483

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