Littérature scientifique sur le sujet « Multi-omic analysis »
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Articles de revues sur le sujet "Multi-omic analysis"
Lancaster, Samuel M., Akshay Sanghi, Si Wu et Michael P. Snyder. « A Customizable Analysis Flow in Integrative Multi-Omics ». Biomolecules 10, no 12 (27 novembre 2020) : 1606. http://dx.doi.org/10.3390/biom10121606.
Texte intégralLi, Jin, Feng Chen, Hong Liang et Jingwen Yan. « MoNET : an R package for multi-omic network analysis ». Bioinformatics 38, no 4 (25 octobre 2021) : 1165–67. http://dx.doi.org/10.1093/bioinformatics/btab722.
Texte intégralBoekel, Jorrit, John M. Chilton, Ira R. Cooke, Peter L. Horvatovich, Pratik D. Jagtap, Lukas Käll, Janne Lehtiö, Pieter Lukasse, Perry D. Moerland et Timothy J. Griffin. « Multi-omic data analysis using Galaxy ». Nature Biotechnology 33, no 2 (février 2015) : 137–39. http://dx.doi.org/10.1038/nbt.3134.
Texte intégralMorota, Gota. « 30 Mutli-omic data integration in quantitative genetics ». Journal of Animal Science 97, Supplement_2 (juillet 2019) : 15. http://dx.doi.org/10.1093/jas/skz122.027.
Texte intégralSangaralingam, Ajanthah, Abu Z. Dayem Ullah, Jacek Marzec, Emanuela Gadaleta, Ai Nagano, Helen Ross-Adams, Jun Wang, Nicholas R. Lemoine et Claude Chelala. « ‘Multi-omic’ data analysis using O-miner ». Briefings in Bioinformatics 20, no 1 (4 août 2017) : 130–43. http://dx.doi.org/10.1093/bib/bbx080.
Texte intégralvon der Heyde, Silvia, Margarita Krawczyk, Julia Bischof, Thomas Corwin, Peter Frommolt, Jonathan Woodsmith et Hartmut Juhl. « Clinically relevant multi-omic analysis of colorectal cancer. » Journal of Clinical Oncology 38, no 15_suppl (20 mai 2020) : e16063-e16063. http://dx.doi.org/10.1200/jco.2020.38.15_suppl.e16063.
Texte intégralBeheshti, Ramin, Steven Hicks et Patrick Frangos. « Multi-omic Analysis Enhances Prediction Of Infantile Wheezing ». Journal of Allergy and Clinical Immunology 151, no 2 (février 2023) : AB210. http://dx.doi.org/10.1016/j.jaci.2022.12.654.
Texte intégralHale, Andrew T., Lisa Bastarache, Diego M. Morales, John C. Wellons, David D. Limbrick et Eric R. Gamazon. « Multi-omic analysis elucidates the genetic basis of hydrocephalus ». Cell Reports 35, no 5 (mai 2021) : 109085. http://dx.doi.org/10.1016/j.celrep.2021.109085.
Texte intégralHenry, V. J., A. E. Bandrowski, A. S. Pepin, B. J. Gonzalez et A. Desfeux. « OMICtools : an informative directory for multi-omic data analysis ». Database 2014 (14 juillet 2014) : bau069. http://dx.doi.org/10.1093/database/bau069.
Texte intégralBeheshti, Ramin, Shane Stone, Desirae Chandran et Steven D. Hicks. « Multi-Omic Profiles in Infants at Risk for Food Reactions ». Genes 13, no 11 (3 novembre 2022) : 2024. http://dx.doi.org/10.3390/genes13112024.
Texte intégralThèses sur le sujet "Multi-omic analysis"
Bilbrey, Emma A. « Seeding Multi-omic Improvement of Apple ». The Ohio State University, 2020. http://rave.ohiolink.edu/etdc/view?acc_num=osu1594907111820227.
Texte intégralThavamani, Abhishek [Verfasser], et Alfred [Akademischer Betreuer] Nordheim. « Integrated multi-omic analysis of HCC formation in the SRF-VP16iHep mouse model / Abhishek Thavamani ; Betreuer : Alfred Nordheim ». Tübingen : Universitätsbibliothek Tübingen, 2018. http://d-nb.info/1173699864/34.
Texte intégralVITRIOLO, ALESSANDRO. « MULTI-OMIC DECONVOLUTION OF THE REGULATORY NETWORKS UNDERLYING NEURODEVELOPMENTAL AND AUTISM SPECTRUM DISORDERS : A MULTIDIMENTIONAL ANALYSIS FOR A NEW DISEASE MODELLING PARADIGM ». Doctoral thesis, Università degli Studi di Milano, 2019. http://hdl.handle.net/2434/609586.
Texte intégralCarriot, Nathan. « Caractérisation de la production métabolique de biofilms marins. : Vers une application à l'étude de biofilms complexes in situ ». Electronic Thesis or Diss., Toulon, 2022. http://www.theses.fr/2022TOUL0001.
Texte intégralThe phenomenon of biofouling is a natural process that impacts all the surfaces submerged in the marine environment, generating major economic and ecological problems on a global scale. It is induced by the formation of marine biofilms corresponding to the colonization of submerged surfaces by bacteria organizing in communities by surrounding themselves with a matrix of extracellular polymeric substances (EPS). The objective of this work is the use and development of methodologies to study and understand the precursor stage of this phenomenon. The correlation of the data collected from the applied methods (metabolomics and molecular network, proteomics, colorimetric assays, microscopies, spectroscopy) allows a multi-scale approach for the characterization of biofilms. These developments aim, first of all, to characterize the overall biochemical production of in vitro biofilms and then analyse natural biofilms formed in situ. The use of this wide range of techniques has made it possible to answer certain scientific questions such as the impact of nutrients (phosphates), an enzyme (quorum sensing) or hydrodynamics on the nature of formed biofilms
Ciaccio, Roberto <1990>. « Multi-omic analyses of the MYCN network unveil new potential vulnerabilities in childhood neuroblastoma ». Doctoral thesis, Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, 2021. http://amsdottorato.unibo.it/9930/1/PhD%20thesis%20Ciaccio%20Roberto_2021.pdf.
Texte intégralWang, Dongxue [Verfasser], Bernhard [Akademischer Betreuer] Küster, Bernhard [Gutachter] Küster et Julien [Gutachter] Gagneur. « Comprehensive characterization of the human proteome by multi-omic analyses / Dongxue Wang ; Gutachter : Bernhard Küster, Julien Gagneur ; Betreuer : Bernhard Küster ». München : Universitätsbibliothek der TU München, 2018. http://d-nb.info/1172415145/34.
Texte intégral(10723641), Nathaphon Yu King Hing. « A Multi-Omic Characterization Of The Calvin-Benson-Bassham Cycle In Cyanobacteria ». Thesis, 2021.
Trouver le texte intégralThis dissertation examines the influence of light intensity on enzymatic abundances and the resulting Calvin-Benson-Bassham cycle fluxes using a combined proteomic and fluxomic approach in the model cyanobacteria Synechocystis sp. PCC 6803. The correlation between light intensity and enzymatic abundances is evaluated to determine which reactions are more regulated by enzymatic abundance. Additionally, carbon enrichment data from isotopic labelling experiments strongly suggest metabolite channeling as a flexible and light-dependent regulatory mechanism present in cyanobacteria. We propose and substantiate biological mechanisms that explains the formation of metabolite channels under specific redox conditions.
The same multi-omic approach was used to examine genetically modified cyanobacteria. Specifically, genetically engineered and conditionally growth-enhanced Synechocystis strains overexpressing the central Calvin-Benson-Bassham cycle enzymes FBP/SBPase or transketolase were evaluated. We examined the effect of the heterologous expression of each of these enzymes on the Calvin-Benson-Bassham cycle, as well as on adjacent central metabolic pathways. Using both proteomics and fluxomics, we demonstrate distinct increases in Calvin-Benson-Bassham cycle efficiency as a result of lowered oxidative pentose phosphate pathway activity. This work demonstrates the utility of a multi-omic approach in characterizing the differing phenotypes arising from environmental and genetic changes.
Sharma, Supriya. « Integrative analysis of complex genomic and epigenomic maps ». Thesis, 2018. https://hdl.handle.net/2144/27437.
Texte intégralTassinari, Anna. « Multi-omic biomarker discovery and network analyses to elucidate the molecular mechanisms of lung cancer premalignancy ». Thesis, 2017. https://hdl.handle.net/2144/27344.
Texte intégral2020-01-25
Gagliardi, Miriam. « Integrative analyses of multi-omic data applied to the study of a rare human disease, the ICF syndrome ». Tesi di dottorato, 2016. http://www.fedoa.unina.it/11107/1/Tesi_Miriam_Gagliardi.pdf.
Texte intégralChapitres de livres sur le sujet "Multi-omic analysis"
Mason, Christopher E., Sandra G. Porter et Todd M. Smith. « Characterizing Multi-omic Data in Systems Biology ». Dans Systems Analysis of Human Multigene Disorders, 15–38. New York, NY : Springer New York, 2013. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4614-8778-4_2.
Texte intégralYaneske, Elisabeth, et Claudio Angione. « A Data- and Model-Driven Analysis Reveals the Multi-omic Landscape of Ageing ». Dans Bioinformatics and Biomedical Engineering, 145–54. Cham : Springer International Publishing, 2017. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-56148-6_12.
Texte intégralTikunov, Andrey P., Jeremiah D. Tipton, Timothy J. Garrett, Sachi V. Shinde, Hong Jin Kim, David A. Gerber, Laura E. Herring, Lee M. Graves et Jeffrey M. Macdonald. « Green Chemistry Preservation and Extraction of Biospecimens for Multi-omic Analyses ». Dans Methods in Molecular Biology, 267–98. New York, NY : Springer US, 2022. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-0716-1811-0_17.
Texte intégralGülfidan, Gizem, Kazım Yalçın Arga, Dilek Demircan Çeker et Abdullah Karadağ. « Çoklu-Omik Veri Entegrasyonu : Yöntem, Araç Ve Sağlık Uygulamaları ». Dans Moleküler Biyoloji ve Genetik, 687–706. Türkiye Bilimler Akademisi, 2023. http://dx.doi.org/10.53478/tuba.978-625-8352-48-1.ch26.
Texte intégralActes de conférences sur le sujet "Multi-omic analysis"
Fan, Ziling, Yuan Zhou et Habtom W. Ressom. « MOTA : Multi-omic integrative analysis for biomarker discovery ». Dans 2019 41st Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine & Biology Society (EMBC). IEEE, 2019. http://dx.doi.org/10.1109/embc.2019.8857049.
Texte intégralMa, Tianle, et Aidong Zhang. « Multi-view Factorization AutoEncoder with Network Constraints for Multi-omic Integrative Analysis ». Dans 2018 IEEE International Conference on Bioinformatics and Biomedicine (BIBM). IEEE, 2018. http://dx.doi.org/10.1109/bibm.2018.8621379.
Texte intégralLund, Jim, Shannon Bailey, Muhammad Ekram, David Shahbazian, Lorenzo Memeo, Paul Hofman, Richard Williams et Jeff Gulcher. « Abstract 1333 : High-quality multi-omic analysis of FFPE samples ». Dans Proceedings : AACR Annual Meeting 2020 ; April 27-28, 2020 and June 22-24, 2020 ; Philadelphia, PA. American Association for Cancer Research, 2020. http://dx.doi.org/10.1158/1538-7445.am2020-1333.
Texte intégralZhang, Aidong. « Deep Learning and Networks for Integrative Analysis of Multi-Omic Data ». Dans 2018 IEEE 8th International Conference on Computational Advances in Bio and Medical Sciences (ICCABS). IEEE, 2018. http://dx.doi.org/10.1109/iccabs.2018.8541962.
Texte intégralBarefoot, Megan E., Rency S. Varghese, Yuan Zhou, Cristina Di Poto, Alessia Ferrarini et Habtom W. Ressom. « Multi-omic Pathway and Network Analysis to Identify Biomarkers for Hepatocellular Carcinoma ». Dans 2019 41st Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine & Biology Society (EMBC). IEEE, 2019. http://dx.doi.org/10.1109/embc.2019.8856576.
Texte intégralVasquez, Jacob M., et Joel Desharnais. « Abstract 2854 : Multi-omic considerations : Exploring LBgard blood tubes for proteomic analysis ». Dans Proceedings : AACR Annual Meeting 2020 ; April 27-28, 2020 and June 22-24, 2020 ; Philadelphia, PA. American Association for Cancer Research, 2020. http://dx.doi.org/10.1158/1538-7445.am2020-2854.
Texte intégralKhalyfa, A., Z. Qiao, M. Raju, C. R. Shyu, A. Castro Grattoni, A. Ericsson et D. Gozal. « Monocarboxylate Transporter-2 (MCT2) in Murine Model of Lung Cancer : A Multi-Omic Analysis ». Dans American Thoracic Society 2021 International Conference, May 14-19, 2021 - San Diego, CA. American Thoracic Society, 2021. http://dx.doi.org/10.1164/ajrccm-conference.2021.203.1_meetingabstracts.a4695.
Texte intégralOrlando, Krystal A., Jesse R. Raab, Jessica D. Lang, William P. Hendricks, Yemin Wang, David G. Huntsman, Jeffrey M. Trent, Joel S. Parker et Bernard E. Weissman. « Abstract 4318 : Identifying drivers of SMARCA4/BRG1-deficient SCCOHT tumorigenesis by integrative multi-omic analysis ». Dans Proceedings : AACR Annual Meeting 2018 ; April 14-18, 2018 ; Chicago, IL. American Association for Cancer Research, 2018. http://dx.doi.org/10.1158/1538-7445.am2018-4318.
Texte intégralPatel, Bhuvic, Thomas F. Barrett, Saad M. Khan, Riley Mullens, Aldrin K. Yim, Sangami Pugazenthi, Tatenda Mahlokozera et al. « Multi-omic Analysis of Sporadic Vestibular Schwannoma Reveals a Nerve Injury-Like State and Novel Molecular Targets ». Dans 33rd Annual Meeting North American Skull Base Society. Georg Thieme Verlag KG, 2024. http://dx.doi.org/10.1055/s-0044-1779830.
Texte intégralZwimpfer, Tibor A., Flavio Lombardo, Natalie Rimmer, Sandra Götze, Franziska Singer, Anne Bertolini, Céline Montavon, Christian Kurzeder, Francis Jacob et Viola Heinzelmann-Schwarz. « #174 Integrated multi-omic and clinicopathological analysis of vulvar squamous cell carcinoma : identification of predictive biomarkers for personalized treatment ». Dans ESGO 2023 Congress. BMJ Publishing Group Ltd, 2023. http://dx.doi.org/10.1136/ijgc-2023-esgo.773.
Texte intégralRapports d'organisations sur le sujet "Multi-omic analysis"
Banfield, Jill. Multi-‘omic’ analyses of the dynamics, mechanisms, and pathways for carbon turnover in grassland soil under two climate regimes. Office of Scientific and Technical Information (OSTI), avril 2019. http://dx.doi.org/10.2172/1504276.
Texte intégral