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Nagpal, Sunil, Rashmi Singh, Deepak Yadav et Sharmila S. Mande. « MetagenoNets : comprehensive inference and meta-insights for microbial correlation networks ». Nucleic Acids Research 48, W1 (27 avril 2020) : W572—W579. http://dx.doi.org/10.1093/nar/gkaa254.
Texte intégralDohlman, Anders B., et Xiling Shen. « Mapping the microbial interactome : Statistical and experimental approaches for microbiome network inference ». Experimental Biology and Medicine 244, no 6 (16 mars 2019) : 445–58. http://dx.doi.org/10.1177/1535370219836771.
Texte intégralRamos, Susana Isabel, Zarmeen Mussa, Bruno Giotti, Alexander Tsankov et Nadejda Tsankova. « EPCO-25. MULTI-OMIC ANALYSIS OF THE GLIOBLASTOMA EPIGENOME AND TRANSCRIPTOME INFORMS OF MIGRATORY INTERNEURON-LIKE DEVELOPMENTAL REGULATORS ». Neuro-Oncology 24, Supplement_7 (1 novembre 2022) : vii121. http://dx.doi.org/10.1093/neuonc/noac209.460.
Texte intégralGrund, Eric M., A. James Moser, Corinne L. DeCicco, Nischal M. Chand, Genesis L. Perez-Melara, Gregory M. Miller, Punit Shah et al. « Abstract 5145 : Project Survival® : Discovery of a molecular-clinical phenome biomarker panel to detect pancreatic ductal adenocarcinoma among at risk populations using high-fidelity longitudinal phenotypic and multi-omic analysis ». Cancer Research 82, no 12_Supplement (15 juin 2022) : 5145. http://dx.doi.org/10.1158/1538-7445.am2022-5145.
Texte intégralNathasingh, Brandon, Derek Walkama, Laurel Mayhew, Kendall Loh, Jeanne Latourelle, Bruce W. Church et Yaoyu E. Wang. « Abstract LB181 : Infer cancer cell gene dependency in multiple myeloma using causal AI in-silico patient model ». Cancer Research 83, no 8_Supplement (14 avril 2023) : LB181. http://dx.doi.org/10.1158/1538-7445.am2023-lb181.
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 intégralAlanis-Lobato, Gregorio, Thomas E. Bartlett, Qiulin Huang, Claire S. Simon, Afshan McCarthy, Kay Elder, Phil Snell, Leila Christie et Kathy K. Niakan. « MICA : a multi-omics method to predict gene regulatory networks in early human embryos ». Life Science Alliance 7, no 1 (25 octobre 2023) : e202302415. http://dx.doi.org/10.26508/lsa.202302415.
Texte intégralWang, Pei. « Network biology : Recent advances and challenges ». Gene & ; Protein in Disease 1, no 2 (6 octobre 2022) : 101. http://dx.doi.org/10.36922/gpd.v1i2.101.
Texte intégralYan, Yan, Feng Jiang, Xinan Zhang et Tianhai Tian. « Inference of Molecular Regulatory Systems Using Statistical Path-Consistency Algorithm ». Entropy 24, no 5 (13 mai 2022) : 693. http://dx.doi.org/10.3390/e24050693.
Texte intégralBonnet, Eric, Laurence Calzone et Tom Michoel. « Integrative Multi-omics Module Network Inference with Lemon-Tree ». PLOS Computational Biology 11, no 2 (13 février 2015) : e1003983. http://dx.doi.org/10.1371/journal.pcbi.1003983.
Texte intégralWang, Huange, Joao Paulo, Willem Kruijer, Martin Boer, Hans Jansen, Yury Tikunov, Björn Usadel, Sjaak van Heusden, Arnaud Bovy et Fred van Eeuwijk. « Genotype–phenotype modeling considering intermediate level of biological variation : a case study involving sensory traits, metabolites and QTLs in ripe tomatoes ». Molecular BioSystems 11, no 11 (2015) : 3101–10. http://dx.doi.org/10.1039/c5mb00477b.
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 intégralHu, Xinlin, Yaohua Hu, Fanjie Wu, Ricky Wai Tak Leung et Jing Qin. « Integration of single-cell multi-omics for gene regulatory network inference ». Computational and Structural Biotechnology Journal 18 (2020) : 1925–38. http://dx.doi.org/10.1016/j.csbj.2020.06.033.
Texte intégralPeñagaricano, F. « S0101 Causal inference of molecular networks integrating multi-omics data ». Journal of Animal Science 94, suppl_4 (1 septembre 2016) : 2. http://dx.doi.org/10.2527/jas2016.94supplement42a.
Texte intégralPeñagaricano, F. « 0412 Causal inference of molecular networks integrating multi-omics data ». Journal of Animal Science 94, suppl_5 (1 octobre 2016) : 199–200. http://dx.doi.org/10.2527/jam2016-0412.
Texte intégralSun, Xiaoqiang, Ji Zhang et Qing Nie. « Inferring latent temporal progression and regulatory networks from cross-sectional transcriptomic data of cancer samples ». PLOS Computational Biology 17, no 3 (5 mars 2021) : e1008379. http://dx.doi.org/10.1371/journal.pcbi.1008379.
Texte intégralGao, Wenliang, Wei Kong, Shuaiqun Wang, Gen Wen et Yaling Yu. « Biomarker Genes Discovery of Alzheimer’s Disease by Multi-Omics-Based Gene Regulatory Network Construction of Microglia ». Brain Sciences 12, no 9 (5 septembre 2022) : 1196. http://dx.doi.org/10.3390/brainsci12091196.
Texte intégralFederico, Anthony, Joseph Kern, Xaralabos Varelas et Stefano Monti. « Structure Learning for Gene Regulatory Networks ». PLOS Computational Biology 19, no 5 (18 mai 2023) : e1011118. http://dx.doi.org/10.1371/journal.pcbi.1011118.
Texte intégralCha, Junha, et Insuk Lee. « Single-cell network biology for resolving cellular heterogeneity in human diseases ». Experimental & ; Molecular Medicine 52, no 11 (novembre 2020) : 1798–808. http://dx.doi.org/10.1038/s12276-020-00528-0.
Texte intégralCapobianco, Enrico. « Next Generation Networks : Featuring the Potential Role of Emerging Applications in Translational Oncology ». Journal of Clinical Medicine 8, no 5 (11 mai 2019) : 664. http://dx.doi.org/10.3390/jcm8050664.
Texte intégralHan, Xudong, Bing Wang, Chenghao Situ, Yaling Qi, Hui Zhu, Yan Li et Xuejiang Guo. « scapGNN : A graph neural network–based framework for active pathway and gene module inference from single-cell multi-omics data ». PLOS Biology 21, no 11 (13 novembre 2023) : e3002369. http://dx.doi.org/10.1371/journal.pbio.3002369.
Texte intégralKim, So Yeon, Eun Kyung Choe, Manu Shivakumar, Dokyoon Kim et Kyung-Ah Sohn. « Multi-layered network-based pathway activity inference using directed random walks : application to predicting clinical outcomes in urologic cancer ». Bioinformatics 37, no 16 (5 février 2021) : 2405–13. http://dx.doi.org/10.1093/bioinformatics/btab086.
Texte intégralVincent, Jonathan, Pierre Martre, Benjamin Gouriou, Catherine Ravel, Zhanwu Dai, Jean-Marc Petit et Marie Pailloux. « RulNet : A Web-Oriented Platform for Regulatory Network Inference, Application to Wheat –Omics Data ». PLOS ONE 10, no 5 (19 mai 2015) : e0127127. http://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0127127.
Texte intégralSchneider, Nimisha, Sergey Korkhov, Alexis Foroozan, Scott Marshall et Renee Deehan. « Causal inferencing of -omics data from The Cancer Genome Atlas : Lung adenocarcinoma tumors for mechanistic disease characterization and feature engineering. » Journal of Clinical Oncology 38, no 15_suppl (20 mai 2020) : e21016-e21016. http://dx.doi.org/10.1200/jco.2020.38.15_suppl.e21016.
Texte intégralYuan, Lin, Le-Hang Guo, Chang-An Yuan, Youhua Zhang, Kyungsook Han, Asoke K. Nandi, Barry Honig et De-Shuang Huang. « Integration of Multi-Omics Data for Gene Regulatory Network Inference and Application to Breast Cancer ». IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics 16, no 3 (1 mai 2019) : 782–91. http://dx.doi.org/10.1109/tcbb.2018.2866836.
Texte intégralPanchal, Viral, et Daniel F. Linder. « Reverse engineering gene networks using global–local shrinkage rules ». Interface Focus 10, no 1 (13 décembre 2019) : 20190049. http://dx.doi.org/10.1098/rsfs.2019.0049.
Texte intégralChen, Chen, Enakshi Saha, Dawn L. DeMeo, John Quackenbush et Camila M. Lopes-Ramos. « Abstract 3490 : Unveiling sex differences in lung adenocarcinoma through multi-omics integrative protein signaling networks ». Cancer Research 84, no 6_Supplement (22 mars 2024) : 3490. http://dx.doi.org/10.1158/1538-7445.am2024-3490.
Texte intégralWani, Nisar, et Khalid Raza. « MKL-GRNI : A parallel multiple kernel learning approach for supervised inference of large-scale gene regulatory networks ». PeerJ Computer Science 7 (28 janvier 2021) : e363. http://dx.doi.org/10.7717/peerj-cs.363.
Texte intégralQian, Yichun, et Shao-shan Carol Huang. « Improving plant gene regulatory network inference by integrative analysis of multi-omics and high resolution data sets ». Current Opinion in Systems Biology 22 (août 2020) : 8–15. http://dx.doi.org/10.1016/j.coisb.2020.07.010.
Texte intégralBenedetti, Elisa, Nathalie Gerstner, Maja Pučić-Baković, Toma Keser, Karli R. Reiding, L. Renee Ruhaak, Tamara Štambuk et al. « Systematic Evaluation of Normalization Methods for Glycomics Data Based on Performance of Network Inference ». Metabolites 10, no 7 (2 juillet 2020) : 271. http://dx.doi.org/10.3390/metabo10070271.
Texte intégralConard, Ashley Mae, Nathaniel Goodman, Yanhui Hu, Norbert Perrimon, Ritambhara Singh, Charles Lawrence et Erica Larschan. « TIMEOR : a web-based tool to uncover temporal regulatory mechanisms from multi-omics data ». Nucleic Acids Research 49, W1 (14 juin 2021) : W641—W653. http://dx.doi.org/10.1093/nar/gkab384.
Texte intégralZeng, Irene Sui Lan, et Thomas Lumley. « Review of Statistical Learning Methods in Integrated Omics Studies (An Integrated Information Science) ». Bioinformatics and Biology Insights 12 (1 janvier 2018) : 117793221875929. http://dx.doi.org/10.1177/1177932218759292.
Texte intégralNeutsch, Steffen, Caroline Heneka et Marcus Brüggen. « Inferring astrophysics and dark matter properties from 21 cm tomography using deep learning ». Monthly Notices of the Royal Astronomical Society 511, no 3 (29 janvier 2022) : 3446–62. http://dx.doi.org/10.1093/mnras/stac218.
Texte intégralUltsch, Alfred, et Jörn Lötsch. « Robust Classification Using Posterior Probability Threshold Computation Followed by Voronoi Cell Based Class Assignment Circumventing Pitfalls of Bayesian Analysis of Biomedical Data ». International Journal of Molecular Sciences 23, no 22 (15 novembre 2022) : 14081. http://dx.doi.org/10.3390/ijms232214081.
Texte intégralYang, Jiyuan, Sheetal Bhatara, Masayuki Umeda, Shanshan Bradford, SongEun Lim, Tamara Westover, Jing Ma, Lauren Ezzell, Jeffery Klco et Jiyang Yu. « Dissecting Subtype-Specific Tumor-Time Interactions and Underlying Hidden Drivers in Pediatric Acute Myeloid Leukemia Via Single-Cell Multi-Omics ». Blood 142, Supplement 1 (28 novembre 2023) : 5977. http://dx.doi.org/10.1182/blood-2023-189178.
Texte intégralFang, Yan, Jiayin Yu, Yumei Ding et Xiaohua Lin. « Inferring Complementary and Substitutable Products Based on Knowledge Graph Reasoning ». Mathematics 11, no 22 (20 novembre 2023) : 4709. http://dx.doi.org/10.3390/math11224709.
Texte intégralKlepikova, Anna V., et Aleksey A. Penin. « Gene Expression Maps in Plants : Current State and Prospects ». Plants 8, no 9 (28 août 2019) : 309. http://dx.doi.org/10.3390/plants8090309.
Texte intégralChen, Xi, Yuan Wang, Antonio Cappuccio, Wan-Sze Cheng, Frederique Ruf Zamojski, Venugopalan D. Nair, Clare M. Miller et al. « Mapping disease regulatory circuits at cell-type resolution from single-cell multiomics data ». Nature Computational Science 3, no 7 (25 juillet 2023) : 644–57. http://dx.doi.org/10.1038/s43588-023-00476-5.
Texte intégralGuo, Tingbo, Haiqi Zhu, Xiao Wang, Jia Wang, Xinyu Zhou, Yuhui Wei, Pengtao Dang, Chi Zhang et Sha Cao. « Abstract 2072 : Computational modeling of metabolic variations in tumor microenvironment ». Cancer Research 83, no 7_Supplement (4 avril 2023) : 2072. http://dx.doi.org/10.1158/1538-7445.am2023-2072.
Texte intégralJin, Qiao, et Ronald Ching Wan Ma. « Metabolomics in Diabetes and Diabetic Complications : Insights from Epidemiological Studies ». Cells 10, no 11 (21 octobre 2021) : 2832. http://dx.doi.org/10.3390/cells10112832.
Texte intégralSchwaber, Jessica L., Darren Korbie, Stacey Andersen, Erica Lin, Panagiotis K. Chrysanthopoulos, Matt Trau et Lars K. Nielsen. « Network mapping of primary CD34+ cells by Ampliseq based whole transcriptome targeted resequencing identifies unexplored differentiation regulatory relationships ». PLOS ONE 16, no 2 (5 février 2021) : e0246107. http://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0246107.
Texte intégralMajumdar, Abhishek, Yueze Liu, Yaoqin Lu, Shaofeng Wu et Lijun Cheng. « kESVR : An Ensemble Model for Drug Response Prediction in Precision Medicine Using Cancer Cell Lines Gene Expression ». Genes 12, no 6 (30 mai 2021) : 844. http://dx.doi.org/10.3390/genes12060844.
Texte intégralClark, Natalie M., Trevor M. Nolan, Ping Wang, Gaoyuan Song, Christian Montes, Conner T. Valentine, Hongqing Guo, Rosangela Sozzani, Yanhai Yin et Justin W. Walley. « Integrated omics networks reveal the temporal signaling events of brassinosteroid response in Arabidopsis ». Nature Communications 12, no 1 (6 octobre 2021). http://dx.doi.org/10.1038/s41467-021-26165-3.
Texte intégralBen Guebila, Marouen, Tian Wang, Camila M. Lopes-Ramos, Viola Fanfani, Des Weighill, Rebekka Burkholz, Daniel Schlauch et al. « The Network Zoo : a multilingual package for the inference and analysis of gene regulatory networks ». Genome Biology 24, no 1 (9 mars 2023). http://dx.doi.org/10.1186/s13059-023-02877-1.
Texte intégralKim, Daniel, Andy Tran, Hani Jieun Kim, Yingxin Lin, Jean Yee Hwa Yang et Pengyi Yang. « Gene regulatory network reconstruction : harnessing the power of single-cell multi-omic data ». npj Systems Biology and Applications 9, no 1 (19 octobre 2023). http://dx.doi.org/10.1038/s41540-023-00312-6.
Texte intégralFotuhi Siahpirani, Alireza, Sara Knaack, Deborah Chasman, Morten Seirup, Rupa Sridharan, Ron Stewart, James Thomson et Sushmita Roy. « Dynamic regulatory module networks for inference of cell type-specific transcriptional networks ». Genome Research, 15 juin 2022, gr.276542.121. http://dx.doi.org/10.1101/gr.276542.121.
Texte intégralOgris, Christoph, Yue Hu, Janine Arloth et Nikola S. Müller. « Versatile knowledge guided network inference method for prioritizing key regulatory factors in multi-omics data ». Scientific Reports 11, no 1 (24 mars 2021). http://dx.doi.org/10.1038/s41598-021-85544-4.
Texte intégralCapobianco, Enrico, Elisabetta Marras et Antonella Travaglione. « Multiscale Characterization of Signaling Network Dynamics through Features ». Statistical Applications in Genetics and Molecular Biology 10, no 1 (20 janvier 2011). http://dx.doi.org/10.2202/1544-6115.1657.
Texte intégralZhang, Shilu, Saptarshi Pyne, Stefan Pietrzak, Spencer Halberg, Sunnie Grace McCalla, Alireza Fotuhi Siahpirani, Rupa Sridharan et Sushmita Roy. « Inference of cell type-specific gene regulatory networks on cell lineages from single cell omic datasets ». Nature Communications 14, no 1 (27 mai 2023). http://dx.doi.org/10.1038/s41467-023-38637-9.
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