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Artigo de periodico
The C-SHIFT algorithm for normalizing covariances (2023)
Chunikhina, Evgenia ; Logan, Paul; Kovchegov, Yevgeniy ; Iambartsev, Anatoli ; Mondal, Debashis ; Morgun, Andrey
Source: IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics. Unidade: IME
Subjects: BIOINFORMÁTICA, ESTATÍSTICA APLICADA
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ABNT
CHUNIKHINA, Evgenia et al. The C-SHIFT algorithm for normalizing covariances. IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics, v. 20, n. 1, p. 720-730, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1109/TCBB.2022.3151840. Acesso em: 01 maio 2024.
APA
Chunikhina, E., Logan, P., Kovchegov, Y., Iambartsev, A., Mondal, D., & Morgun, A. (2023). The C-SHIFT algorithm for normalizing covariances. IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics, 20( 1), 720-730. doi:10.1109/TCBB.2022.3151840
NLM
Chunikhina E, Logan P, Kovchegov Y, Iambartsev A, Mondal D, Morgun A. The C-SHIFT algorithm for normalizing covariances [Internet]. IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics. 2023 ; 20( 1): 720-730.[citado 2024 maio 01 ] Available from: https://doi.org/10.1109/TCBB.2022.3151840
Vancouver
Chunikhina E, Logan P, Kovchegov Y, Iambartsev A, Mondal D, Morgun A. The C-SHIFT algorithm for normalizing covariances [Internet]. IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics. 2023 ; 20( 1): 720-730.[citado 2024 maio 01 ] Available from: https://doi.org/10.1109/TCBB.2022.3151840
Artigo de periodico
Using symmetry to enhance the performance of agent-based epidemic models (2022)
Nakamura, Gilberto Medeiros; Souza, Alinne Cristinne Corrêa; Souza, Francisco Carlos Monteiro; Bulcão Neto, Renato de Freitas; Martinez, Alexandre Souto ; Macedo, Alessandra Alaniz
Source: IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics. Unidade: FFCLRP
Subjects: SIMETRIA, MODELOS EPIDEMIOLOGICOS, SIMULAÇÃO (ESTATÍSTICA), ALGORITMOS
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ABNT
NAKAMURA, Gilberto Medeiros et al. Using symmetry to enhance the performance of agent-based epidemic models. IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1109/TCBB.2020.3018901. Acesso em: 01 maio 2024.
APA
Nakamura, G. M., Souza, A. C. C., Souza, F. C. M., Bulcão Neto, R. de F., Martinez, A. S., & Macedo, A. A. (2022). Using symmetry to enhance the performance of agent-based epidemic models. IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics. doi:10.1109/TCBB.2020.3018901
NLM
Nakamura GM, Souza ACC, Souza FCM, Bulcão Neto R de F, Martinez AS, Macedo AA. Using symmetry to enhance the performance of agent-based epidemic models [Internet]. IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics. 2022 ;[citado 2024 maio 01 ] Available from: https://doi.org/10.1109/TCBB.2020.3018901
Vancouver
Nakamura GM, Souza ACC, Souza FCM, Bulcão Neto R de F, Martinez AS, Macedo AA. Using symmetry to enhance the performance of agent-based epidemic models [Internet]. IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics. 2022 ;[citado 2024 maio 01 ] Available from: https://doi.org/10.1109/TCBB.2020.3018901
Artigo de periodico
Region growing for segmenting green microalgae images (2018)
Borges, Vinicius R. P; Oliveira, Maria Cristina Ferreira de; Silva, Thaís Garcia; Vieira, Armando Augusto Henriques; Hamann, Bernd
Source: IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics. Unidade: ICMC
Subjects: COMPUTAÇÃO GRÁFICA, PROCESSAMENTO DE IMAGENS, MICROALGAS
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ABNT
BORGES, Vinicius R. P et al. Region growing for segmenting green microalgae images. IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics, v. Jan./Fe 2018, n. 1, p. 257-270, 2018Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1109/TCBB.2016.2615606. Acesso em: 01 maio 2024.
APA
Borges, V. R. P., Oliveira, M. C. F. de, Silva, T. G., Vieira, A. A. H., & Hamann, B. (2018). Region growing for segmenting green microalgae images. IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics, Jan./Fe 2018( 1), 257-270. doi:10.1109/TCBB.2016.2615606
NLM
Borges VRP, Oliveira MCF de, Silva TG, Vieira AAH, Hamann B. Region growing for segmenting green microalgae images [Internet]. IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics. 2018 ; Jan./Fe 2018( 1): 257-270.[citado 2024 maio 01 ] Available from: https://doi.org/10.1109/TCBB.2016.2615606
Vancouver
Borges VRP, Oliveira MCF de, Silva TG, Vieira AAH, Hamann B. Region growing for segmenting green microalgae images [Internet]. IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics. 2018 ; Jan./Fe 2018( 1): 257-270.[citado 2024 maio 01 ] Available from: https://doi.org/10.1109/TCBB.2016.2615606
Artigo de periodico-divulgacao
TCBB special section on the Brazilian Symposium on Bioinformatics 2013 (2015)
Setubal, João Carlos ; Almeida, Nalvo F
Source: IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics. Unidade: IQ
Assunto: BIOINFORMÁTICA
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ABNT
SETUBAL, João Carlos e ALMEIDA, Nalvo F. TCBB special section on the Brazilian Symposium on Bioinformatics 2013. IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics. Los Alamitos: Instituto de Química, Universidade de São Paulo. Disponível em: https://doi.org/10.1109/TCBB.2015.2410352. Acesso em: 01 maio 2024. , 2015
APA
Setubal, J. C., & Almeida, N. F. (2015). TCBB special section on the Brazilian Symposium on Bioinformatics 2013. IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics. Los Alamitos: Instituto de Química, Universidade de São Paulo. doi:10.1109/TCBB.2015.2410352
NLM
Setubal JC, Almeida NF. TCBB special section on the Brazilian Symposium on Bioinformatics 2013 [Internet]. IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics. 2015 ; 12( 3): 499.[citado 2024 maio 01 ] Available from: https://doi.org/10.1109/TCBB.2015.2410352
Vancouver
Setubal JC, Almeida NF. TCBB special section on the Brazilian Symposium on Bioinformatics 2013 [Internet]. IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics. 2015 ; 12( 3): 499.[citado 2024 maio 01 ] Available from: https://doi.org/10.1109/TCBB.2015.2410352
Artigo de periodico
Complex network measures in autism spectrum disorders (2015)
Sato, João Ricardo; Vidal, Maciel Calebe; Santos, Suzana de Siqueira; Massirer, Katlin Brauer; Fujita, André
Source: IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics. Unidade: IME
Subjects: BIOINFORMÁTICA, NEUROCIÊNCIAS, AUTISMO
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ABNT
SATO, João Ricardo et al. Complex network measures in autism spectrum disorders. IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics, v. 15, n. 2, p. 581-587, 2015Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1109/TCBB.2015.2476787. Acesso em: 01 maio 2024.
APA
Sato, J. R., Vidal, M. C., Santos, S. de S., Massirer, K. B., & Fujita, A. (2015). Complex network measures in autism spectrum disorders. IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics, 15( 2), 581-587. doi:10.1109/TCBB.2015.2476787
NLM
Sato JR, Vidal MC, Santos S de S, Massirer KB, Fujita A. Complex network measures in autism spectrum disorders [Internet]. IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics. 2015 ; 15( 2): 581-587.[citado 2024 maio 01 ] Available from: https://doi.org/10.1109/TCBB.2015.2476787
Vancouver
Sato JR, Vidal MC, Santos S de S, Massirer KB, Fujita A. Complex network measures in autism spectrum disorders [Internet]. IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics. 2015 ; 15( 2): 581-587.[citado 2024 maio 01 ] Available from: https://doi.org/10.1109/TCBB.2015.2476787
Artigo de periodico
Similarity measures for comparing biclusterings (2014)
Horta, Danilo; Campello, Ricardo José Gabrielli Barreto
Source: IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics. Unidade: ICMC
Assunto: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
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ABNT
HORTA, Danilo e CAMPELLO, Ricardo José Gabrielli Barreto. Similarity measures for comparing biclusterings. IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics, v. 11, n. 5, p. 942-954, 2014Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1109/TCBB.2014.2325016. Acesso em: 01 maio 2024.
APA
Horta, D., & Campello, R. J. G. B. (2014). Similarity measures for comparing biclusterings. IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics, 11( 5), 942-954. doi:10.1109/TCBB.2014.2325016
NLM
Horta D, Campello RJGB. Similarity measures for comparing biclusterings [Internet]. IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics. 2014 ; 11( 5): 942-954.[citado 2024 maio 01 ] Available from: https://doi.org/10.1109/TCBB.2014.2325016
Vancouver
Horta D, Campello RJGB. Similarity measures for comparing biclusterings [Internet]. IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics. 2014 ; 11( 5): 942-954.[citado 2024 maio 01 ] Available from: https://doi.org/10.1109/TCBB.2014.2325016
Artigo de periodico
Proximity measures for clustering gene expression microarray data: a validation methodology and a comparative analysis (2013)
Jaskowiak, Pablo A; Campello, Ricardo José Gabrielli Barreto; Costa, Ivan G
Source: IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics. Unidade: ICMC
Assunto: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
JASKOWIAK, Pablo A e CAMPELLO, Ricardo José Gabrielli Barreto e COSTA, Ivan G. Proximity measures for clustering gene expression microarray data: a validation methodology and a comparative analysis. IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics, v. 10, n. 4, p. 845-857, 2013Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1109/TCBB.2013.9. Acesso em: 01 maio 2024.
APA
Jaskowiak, P. A., Campello, R. J. G. B., & Costa, I. G. (2013). Proximity measures for clustering gene expression microarray data: a validation methodology and a comparative analysis. IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics, 10( 4), 845-857. doi:10.1109/TCBB.2013.9
NLM
Jaskowiak PA, Campello RJGB, Costa IG. Proximity measures for clustering gene expression microarray data: a validation methodology and a comparative analysis [Internet]. IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics. 2013 ; 10( 4): 845-857.[citado 2024 maio 01 ] Available from: https://doi.org/10.1109/TCBB.2013.9
Vancouver
Jaskowiak PA, Campello RJGB, Costa IG. Proximity measures for clustering gene expression microarray data: a validation methodology and a comparative analysis [Internet]. IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics. 2013 ; 10( 4): 845-857.[citado 2024 maio 01 ] Available from: https://doi.org/10.1109/TCBB.2013.9
Artigo de periodico
A simpler and more accurate AUTO-HDS framework for clustering and visualization of biological data (2012)
Campello, Ricardo José Gabrielli Barreto; Moulavi, Davoud; Sander, Joerg
Source: IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics. Unidade: ICMC
Assunto: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
CAMPELLO, Ricardo José Gabrielli Barreto e MOULAVI, Davoud e SANDER, Joerg. A simpler and more accurate AUTO-HDS framework for clustering and visualization of biological data. IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics, v. no/dez. 2012, n. 6, p. 1850-1852, 2012Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1109/TCBB.2012.115. Acesso em: 01 maio 2024.
APA
Campello, R. J. G. B., Moulavi, D., & Sander, J. (2012). A simpler and more accurate AUTO-HDS framework for clustering and visualization of biological data. IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics, no/dez. 2012( 6), 1850-1852. doi:10.1109/TCBB.2012.115
NLM
Campello RJGB, Moulavi D, Sander J. A simpler and more accurate AUTO-HDS framework for clustering and visualization of biological data [Internet]. IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics. 2012 ; no/dez. 2012( 6): 1850-1852.[citado 2024 maio 01 ] Available from: https://doi.org/10.1109/TCBB.2012.115
Vancouver
Campello RJGB, Moulavi D, Sander J. A simpler and more accurate AUTO-HDS framework for clustering and visualization of biological data [Internet]. IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics. 2012 ; no/dez. 2012( 6): 1850-1852.[citado 2024 maio 01 ] Available from: https://doi.org/10.1109/TCBB.2012.115
Artigo de periodico
Inferring contagion in regulatory networks (2011)
Fujita, André ; Sato, João Ricardo ; Demasi, Marcos Angelo Almeida ; Yamaguchi, Rui ; Shimamura, Teppei ; Ferreira, Carlos Eduardo ; Sogayar, Mari Cleide ; Miyano, Satoru
Source: IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics. Unidades: IME, IQ
Subjects: REGULAÇÃO GÊNICA, BIOQUÍMICA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
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: 01 maio 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 maio 01 ] 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 maio 01 ] Available from: https://doi.org/10.1109/tcbb.2010.40

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