Articles de revues sur le sujet « Multi-omics Integration »
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Wu, Cen, Fei Zhou, Jie Ren, Xiaoxi Li, Yu Jiang et Shuangge Ma. « A Selective Review of Multi-Level Omics Data Integration Using Variable Selection ». High-Throughput 8, no 1 (18 janvier 2019) : 4. http://dx.doi.org/10.3390/ht8010004.
Texte intégralSathyanarayanan, Anita, Rohit Gupta, Erik W. Thompson, Dale R. Nyholt, Denis C. Bauer et Shivashankar H. Nagaraj. « A comparative study of multi-omics integration tools for cancer driver gene identification and tumour subtyping ». Briefings in Bioinformatics 21, no 6 (27 novembre 2019) : 1920–36. http://dx.doi.org/10.1093/bib/bbz121.
Texte intégralSubramanian, Indhupriya, Srikant Verma, Shiva Kumar, Abhay Jere et Krishanpal Anamika. « Multi-omics Data Integration, Interpretation, and Its Application ». Bioinformatics and Biology Insights 14 (janvier 2020) : 117793221989905. http://dx.doi.org/10.1177/1177932219899051.
Texte intégralLi, Chuan-Xing, Craig E. Wheelock, C. Magnus Sköld et Åsa M. Wheelock. « Integration of multi-omics datasets enables molecular classification of COPD ». European Respiratory Journal 51, no 5 (15 mars 2018) : 1701930. http://dx.doi.org/10.1183/13993003.01930-2017.
Texte intégralBodein, Antoine, Marie-Pier Scott-Boyer, Olivier Perin, Kim-Anh Lê Cao et Arnaud Droit. « Interpretation of network-based integration from multi-omics longitudinal data ». Nucleic Acids Research 50, no 5 (9 décembre 2021) : e27-e27. http://dx.doi.org/10.1093/nar/gkab1200.
Texte intégralColomé-Tatché, M., et F. J. Theis. « Statistical single cell multi-omics integration ». Current Opinion in Systems Biology 7 (février 2018) : 54–59. http://dx.doi.org/10.1016/j.coisb.2018.01.003.
Texte intégralDuan, Ran, Lin Gao, Yong Gao, Yuxuan Hu, Han Xu, Mingfeng Huang, Kuo Song et al. « Evaluation and comparison of multi-omics data integration methods for cancer subtyping ». PLOS Computational Biology 17, no 8 (12 août 2021) : e1009224. http://dx.doi.org/10.1371/journal.pcbi.1009224.
Texte intégralPinu, Farhana R., David J. Beale, Amy M. Paten, Konstantinos Kouremenos, Sanjay Swarup, Horst J. Schirra et David Wishart. « Systems Biology and Multi-Omics Integration : Viewpoints from the Metabolomics Research Community ». Metabolites 9, no 4 (18 avril 2019) : 76. http://dx.doi.org/10.3390/metabo9040076.
Texte intégralElKarami, Bashier, Abedalrhman Alkhateeb, Hazem Qattous, Lujain Alshomali et Behnam Shahrrava. « Multi-omics Data Integration Model Based on UMAP Embedding and Convolutional Neural Network ». Cancer Informatics 21 (janvier 2022) : 117693512211242. http://dx.doi.org/10.1177/11769351221124205.
Texte intégralRappoport, Nimrod, et Ron Shamir. « NEMO : cancer subtyping by integration of partial multi-omic data ». Bioinformatics 35, no 18 (30 janvier 2019) : 3348–56. http://dx.doi.org/10.1093/bioinformatics/btz058.
Texte intégralSingh, Amrit, Casey P. Shannon, Benoît Gautier, Florian Rohart, Michaël Vacher, Scott J. Tebbutt et Kim-Anh Lê Cao. « DIABLO : an integrative approach for identifying key molecular drivers from multi-omics assays ». Bioinformatics 35, no 17 (18 janvier 2019) : 3055–62. http://dx.doi.org/10.1093/bioinformatics/bty1054.
Texte intégralZhu, Yingkun, Dengpan Bu et Lu Ma. « Integration of Multiplied Omics, a Step Forward in Systematic Dairy Research ». Metabolites 12, no 3 (4 mars 2022) : 225. http://dx.doi.org/10.3390/metabo12030225.
Texte intégralKhorraminezhad, Leila, Mickael Leclercq, Arnaud Droit, Jean-François Bilodeau et Iwona Rudkowska. « Statistical and Machine-Learning Analyses in Nutritional Genomics Studies ». Nutrients 12, no 10 (14 octobre 2020) : 3140. http://dx.doi.org/10.3390/nu12103140.
Texte intégralCao, Kai, Xiangqi Bai, Yiguang Hong et Lin Wan. « Unsupervised topological alignment for single-cell multi-omics integration ». Bioinformatics 36, Supplement_1 (1 juillet 2020) : i48—i56. http://dx.doi.org/10.1093/bioinformatics/btaa443.
Texte intégralSharifi-Noghabi, Hossein, Olga Zolotareva, Colin C. Collins et Martin Ester. « MOLI : multi-omics late integration with deep neural networks for drug response prediction ». Bioinformatics 35, no 14 (juillet 2019) : i501—i509. http://dx.doi.org/10.1093/bioinformatics/btz318.
Texte intégralEicher, Tara, Garrett Kinnebrew, Andrew Patt, Kyle Spencer, Kevin Ying, Qin Ma, Raghu Machiraju et Ewy A. Mathé. « Metabolomics and Multi-Omics Integration : A Survey of Computational Methods and Resources ». Metabolites 10, no 5 (15 mai 2020) : 202. http://dx.doi.org/10.3390/metabo10050202.
Texte intégralZarayeneh, Neda, Euiseong Ko, Jung Hun Oh, Sang Suh, Chunyu Liu, Jean Gao, Donghyun Kim et Mingon Kang. « Integration of multi-omics data for integrative gene regulatory network inference ». International Journal of Data Mining and Bioinformatics 18, no 3 (2017) : 223. http://dx.doi.org/10.1504/ijdmb.2017.087178.
Texte intégralKang, Mingon, Donghyun Kim, Jean Gao, Chunyu Liu, Sang Suh, Jung Hun Oh, Neda Zarayeneh et Euiseong Ko. « Integration of multi-omics data for integrative gene regulatory network inference ». International Journal of Data Mining and Bioinformatics 18, no 3 (2017) : 223. http://dx.doi.org/10.1504/ijdmb.2017.10008266.
Texte intégralPierre-Jean, Morgane, Jean-François Deleuze, Edith Le Floch et Florence Mauger. « Clustering and variable selection evaluation of 13 unsupervised methods for multi-omics data integration ». Briefings in Bioinformatics 21, no 6 (3 décembre 2019) : 2011–30. http://dx.doi.org/10.1093/bib/bbz138.
Texte intégralAdossa, Nigatu, Sofia Khan, Kalle T. Rytkönen et Laura L. Elo. « Computational strategies for single-cell multi-omics integration ». Computational and Structural Biotechnology Journal 19 (2021) : 2588–96. http://dx.doi.org/10.1016/j.csbj.2021.04.060.
Texte intégralCharmpi, Konstantina, Manopriya Chokkalingam, Ronja Johnen et Andreas Beyer. « Optimizing network propagation for multi-omics data integration ». PLOS Computational Biology 17, no 11 (11 novembre 2021) : e1009161. http://dx.doi.org/10.1371/journal.pcbi.1009161.
Texte intégralMoon, Sehwan, et Hyunju Lee. « JDSNMF : Joint Deep Semi-Non-Negative Matrix Factorization for Learning Integrative Representation of Molecular Signals in Alzheimer’s Disease ». Journal of Personalized Medicine 11, no 8 (21 juillet 2021) : 686. http://dx.doi.org/10.3390/jpm11080686.
Texte intégralChen, Tyrone, Al J. Abadi, Kim-Anh Lê Cao et Sonika Tyagi. « multiomics : A user-friendly multi-omics data harmonisation R pipeline ». F1000Research 10 (6 juillet 2021) : 538. http://dx.doi.org/10.12688/f1000research.53453.1.
Texte intégralLi, Peng, et Bo Sun. « Integration of Multi-Omics Data to Identify Cancer Biomarkers ». Journal of Information Technology Research 15, no 1 (janvier 2022) : 1–15. http://dx.doi.org/10.4018/jitr.2022010105.
Texte intégralMisra, Biswapriya B., Carl Langefeld, Michael Olivier et Laura A. Cox. « Integrated omics : tools, advances and future approaches ». Journal of Molecular Endocrinology 62, no 1 (janvier 2019) : R21—R45. http://dx.doi.org/10.1530/jme-18-0055.
Texte intégralXu, Chao, Ji-Gang Zhang, Dongdong Lin, Lan Zhang, Hui Shen et Hong-Wen Deng. « A Systemic Analysis of Transcriptomic and Epigenomic Data To Reveal Regulation Patterns for Complex Disease ». G3 Genes|Genomes|Genetics 7, no 7 (1 juillet 2017) : 2271–79. http://dx.doi.org/10.1534/g3.117.042408.
Texte intégralKim, Dokyoon, Je-Gun Joung, Kyung-Ah Sohn, Hyunjung Shin, Yu Rang Park, Marylyn D. Ritchie et Ju Han Kim. « Knowledge boosting : a graph-based integration approach with multi-omics data and genomic knowledge for cancer clinical outcome prediction ». Journal of the American Medical Informatics Association 22, no 1 (7 juillet 2014) : 109–20. http://dx.doi.org/10.1136/amiajnl-2013-002481.
Texte intégralTakahashi, Satoshi, Ken Asada, Ken Takasawa, Ryo Shimoyama, Akira Sakai, Amina Bolatkan, Norio Shinkai et al. « Predicting Deep Learning Based Multi-Omics Parallel Integration Survival Subtypes in Lung Cancer Using Reverse Phase Protein Array Data ». Biomolecules 10, no 10 (19 octobre 2020) : 1460. http://dx.doi.org/10.3390/biom10101460.
Texte intégralVlachavas, Efstathios Iason, Jonas Bohn, Frank Ückert et Sylvia Nürnberg. « A Detailed Catalogue of Multi-Omics Methodologies for Identification of Putative Biomarkers and Causal Molecular Networks in Translational Cancer Research ». International Journal of Molecular Sciences 22, no 6 (10 mars 2021) : 2822. http://dx.doi.org/10.3390/ijms22062822.
Texte intégralShi, W. Jenny, Yonghua Zhuang, Pamela H. Russell, Brian D. Hobbs, Margaret M. Parker, Peter J. Castaldi, Pratyaydipta Rudra et al. « Unsupervised discovery of phenotype-specific multi-omics networks ». Bioinformatics 35, no 21 (8 avril 2019) : 4336–43. http://dx.doi.org/10.1093/bioinformatics/btz226.
Texte intégralLancaster, 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 intégralYe, Qing, et Nancy Lan Guo. « Inferencing Bulk Tumor and Single-Cell Multi-Omics Regulatory Networks for Discovery of Biomarkers and Therapeutic Targets ». Cells 12, no 1 (26 décembre 2022) : 101. http://dx.doi.org/10.3390/cells12010101.
Texte intégralCai, Zhaoxiang, Rebecca C. Poulos, Jia Liu et Qing Zhong. « Machine learning for multi-omics data integration in cancer ». iScience 25, no 2 (février 2022) : 103798. http://dx.doi.org/10.1016/j.isci.2022.103798.
Texte intégralTini, Giulia, Luca Marchetti, Corrado Priami et Marie-Pier Scott-Boyer. « Multi-omics integration—a comparison of unsupervised clustering methodologies ». Briefings in Bioinformatics 20, no 4 (18 décembre 2017) : 1269–79. http://dx.doi.org/10.1093/bib/bbx167.
Texte intégralWang, Qing, Kaicen Wang, Wenrui Wu, Eleni Giannoulatou, Joshua W. K. Ho et Lanjuan Li. « Host and microbiome multi-omics integration : applications and methodologies ». Biophysical Reviews 11, no 1 (9 janvier 2019) : 55–65. http://dx.doi.org/10.1007/s12551-018-0491-7.
Texte intégralZhang, Xiaoyu, Yuting Xing, Kai Sun et Yike Guo. « OmiEmbed : A Unified Multi-Task Deep Learning Framework for Multi-Omics Data ». Cancers 13, no 12 (18 juin 2021) : 3047. http://dx.doi.org/10.3390/cancers13123047.
Texte intégralMadrid-Márquez, Laura, Cristina Rubio-Escudero, Beatriz Pontes, Antonio González-Pérez, José C. Riquelme et Maria E. Sáez. « MOMIC : A Multi-Omics Pipeline for Data Analysis, Integration and Interpretation ». Applied Sciences 12, no 8 (14 avril 2022) : 3987. http://dx.doi.org/10.3390/app12083987.
Texte intégralHansen, Pernille Bjarup, Anja Karine Ruud, Gustavo de los Campos, Marta Malinowska, Istvan Nagy, Simon Fiil Svane, Kristian Thorup-Kristensen, Jens Due Jensen, Lene Krusell et Torben Asp. « Integration of DNA Methylation and Transcriptome Data Improves Complex Trait Prediction in Hordeum vulgare ». Plants 11, no 17 (24 août 2022) : 2190. http://dx.doi.org/10.3390/plants11172190.
Texte intégralKim, Minseung, et Ilias Tagkopoulos. « Data integration and predictive modeling methods for multi-omics datasets ». Molecular Omics 14, no 1 (2018) : 8–25. http://dx.doi.org/10.1039/c7mo00051k.
Texte intégralDing, Jessica, Montgomery Blencowe, Thien Nghiem, Sung-min Ha, Yen-Wei Chen, Gaoyan Li et Xia Yang. « Mergeomics 2.0 : a web server for multi-omics data integration to elucidate disease networks and predict therapeutics ». Nucleic Acids Research 49, W1 (28 mai 2021) : W375—W387. http://dx.doi.org/10.1093/nar/gkab405.
Texte intégralShin, Tae Hwan, Saraswathy Nithiyanandam, Da Yeon Lee, Do Hyeon Kwon, Ji Su Hwang, Seok Gi Kim, Yong Eun Jang et al. « Analysis of Nanotoxicity with Integrated Omics and Mechanobiology ». Nanomaterials 11, no 9 (13 septembre 2021) : 2385. http://dx.doi.org/10.3390/nano11092385.
Texte intégralZhou, Guangyan, Jessica Ewald et Jianguo Xia. « OmicsAnalyst : a comprehensive web-based platform for visual analytics of multi-omics data ». Nucleic Acids Research 49, W1 (21 mai 2021) : W476—W482. http://dx.doi.org/10.1093/nar/gkab394.
Texte intégralFiorentino, Giuseppe, Roberto Visintainer, Enrico Domenici, Mario Lauria et Luca Marchetti. « MOUSSE : Multi-Omics Using Subject-Specific SignaturEs ». Cancers 13, no 14 (8 juillet 2021) : 3423. http://dx.doi.org/10.3390/cancers13143423.
Texte intégralCao, Zhi-Jie, et Ge Gao. « Multi-omics single-cell data integration and regulatory inference with graph-linked embedding ». Nature Biotechnology, 2 mai 2022. http://dx.doi.org/10.1038/s41587-022-01284-4.
Texte intégralYu, Catherine T., Brittany N. Chao, Rolando Barajas, Majda Haznadar, Padma Maruvada, Holly L. Nicastro, Sharon A. Ross, Mukesh Verma, Scott Rogers et Krista A. Zanetti. « An evaluation of the National Institutes of Health grants portfolio : identifying opportunities and challenges for multi-omics research that leverage metabolomics data ». Metabolomics 18, no 5 (30 avril 2022). http://dx.doi.org/10.1007/s11306-022-01878-8.
Texte intégralAgamah, Francis E., Jumamurat R. Bayjanov, Anna Niehues, Kelechi F. Njoku, Michelle Skelton, Gaston K. Mazandu, Thomas H. A. Ederveen, Nicola Mulder, Emile R. Chimusa et Peter A. C. 't Hoen. « Computational approaches for network-based integrative multi-omics analysis ». Frontiers in Molecular Biosciences 9 (14 novembre 2022). http://dx.doi.org/10.3389/fmolb.2022.967205.
Texte intégralKang, Mingon, Euiseong Ko et Tesfaye B. Mersha. « A roadmap for multi-omics data integration using deep learning ». Briefings in Bioinformatics 23, no 1 (12 novembre 2021). http://dx.doi.org/10.1093/bib/bbab454.
Texte intégralYang, Ying, Sha Tian, Yushan Qiu, Pu Zhao et Quan Zou. « MDICC : novel method for multi-omics data integration and cancer subtype identification ». Briefings in Bioinformatics, 18 avril 2022. http://dx.doi.org/10.1093/bib/bbac132.
Texte intégralTsagiopoulou, Maria, Nikolaos Pechlivanis, Maria Christina Maniou et Fotis Psomopoulos. « InterTADs : integration of multi-omics data on topologically associated domains, application to chronic lymphocytic leukemia ». NAR Genomics and Bioinformatics 4, no 1 (14 janvier 2022). http://dx.doi.org/10.1093/nargab/lqab121.
Texte intégralYang, Yaodong, Mumtaz Ali Saand, Liyun Huang, Walid Badawy Abdelaal, Jun Zhang, Yi Wu, Jing Li, Muzafar Hussain Sirohi et Fuyou Wang. « Applications of Multi-Omics Technologies for Crop Improvement ». Frontiers in Plant Science 12 (3 septembre 2021). http://dx.doi.org/10.3389/fpls.2021.563953.
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