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Gong, Lejun, Ronggen Yang, Chun Zhang, Quan Liu, Huakang Lee et Geng Yang. « RE-RANKING FOR PRIORITIZATION OF DISEASE-RELATED GENES ». Biomedical Engineering : Applications, Basis and Communications 28, no 04 (août 2016) : 1650027. http://dx.doi.org/10.4015/s1016237216500277.
Texte intégralZhang, Yi, Tao Wang, Yan Wang, Kun Xia, Jinchen Li et Zhongsheng Sun. « Targeted sequencing and integrative analysis to prioritize candidate genes in neurodevelopmental disorders ». Molecular Neurobiology 58, no 8 (15 avril 2021) : 3863–73. http://dx.doi.org/10.1007/s12035-021-02377-y.
Texte intégralXin, Huang, Wang Changchen, Liu Lei, Yang Meirong, Zhang Ye et Pan Bo. « The Phenolyzer Suite : Prioritizing the Candidate Genes Involved in Microtia ». Annals of Otology, Rhinology & ; Laryngology 128, no 6 (2 avril 2019) : 556–62. http://dx.doi.org/10.1177/0003489419840052.
Texte intégralTranchevent, L. C., F. B. Capdevila, D. Nitsch, B. De Moor, P. De Causmaecker et Y. Moreau. « A guide to web tools to prioritize candidate genes ». Briefings in Bioinformatics 12, no 1 (21 mars 2010) : 22–32. http://dx.doi.org/10.1093/bib/bbq007.
Texte intégralRylander, Ragnar. « Genes and Agents : How to Prioritize to Prevent Disease ». Archives of Environmental Health : An International Journal 50, no 5 (octobre 1995) : 333–34. http://dx.doi.org/10.1080/00039896.1995.9935963.
Texte intégralAsefa, Nigus G., Zoha Kamali, Satyajit Pereira, Ahmad Vaez, Nomdo Jansonius, Arthur A. Bergen et Harold Snieder. « Bioinformatic Prioritization and Functional Annotation of GWAS-Based Candidate Genes for Primary Open-Angle Glaucoma ». Genes 13, no 6 (13 juin 2022) : 1055. http://dx.doi.org/10.3390/genes13061055.
Texte intégralCabrera-Andrade, Alejandro, Andrés López-Cortés, Gabriela Jaramillo-Koupermann, César Paz-y-Miño, Yunierkis Pérez-Castillo, Cristian R. Munteanu, Humbert González-Díaz, Alejandro Pazos et Eduardo Tejera. « Gene Prioritization through Consensus Strategy, Enrichment Methodologies Analysis, and Networking for Osteosarcoma Pathogenesis ». International Journal of Molecular Sciences 21, no 3 (5 février 2020) : 1053. http://dx.doi.org/10.3390/ijms21031053.
Texte intégralSomepalli, Gowthami, Sarthak Sahoo, Arashdeep Singh et Sridhar Hannenhalli. « Prioritizing and characterizing functionally relevant genes across human tissues ». PLOS Computational Biology 17, no 7 (16 juillet 2021) : e1009194. http://dx.doi.org/10.1371/journal.pcbi.1009194.
Texte intégralMahmood, Iqra, Asif Nadeem, Masroor Ellahi Babar, Muhammad Muddassir Ali, Maryam Javed, Aisha Siddiqa, Tanveer Hussain et Muhammad Tariq Pervez. « Systematic and Integrated Analysis Approach to Prioritize Mastitis Resistant Genes ». Pakistan Journal of Zoology 49, no 1 (2016) : 101–6. http://dx.doi.org/10.17582/journal.pjz/2017.49.1.101.106.
Texte intégralOliver, Karen L., Vesna Lukic, Natalie P. Thorne, Samuel F. Berkovic, Ingrid E. Scheffer et Melanie Bahlo. « Harnessing Gene Expression Networks to Prioritize Candidate Epileptic Encephalopathy Genes ». PLoS ONE 9, no 7 (9 juillet 2014) : e102079. http://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0102079.
Texte intégralJiang, Rui. « Walking on multiple disease-gene networks to prioritize candidate genes ». Journal of Molecular Cell Biology 7, no 3 (13 février 2015) : 214–30. http://dx.doi.org/10.1093/jmcb/mjv008.
Texte intégralSu, Yongchun, Yunfei Li et Ping Ye. « Mammalian meiosis is more conserved by sex than by species : conserved co-expression networks of meiotic prophase ». REPRODUCTION 142, no 5 (novembre 2011) : 675–87. http://dx.doi.org/10.1530/rep-11-0260.
Texte intégralPerales-Patón, Javier, Tomás Di Domenico, Coral Fustero-Torre, Elena Piñeiro-Yáñez, Carlos Carretero-Puche, Héctor Tejero, Alfonso Valencia, Gonzalo Gómez-López et Fátima Al-Shahrour. « vulcanSpot : a tool to prioritize therapeutic vulnerabilities in cancer ». Bioinformatics 35, no 22 (7 juin 2019) : 4846–48. http://dx.doi.org/10.1093/bioinformatics/btz465.
Texte intégralKumar, Rupesh, et Shazia Haider. « Protein network analysis to prioritize key genes in amyotrophic lateral sclerosis ». IBRO Neuroscience Reports 12 (juin 2022) : 25–44. http://dx.doi.org/10.1016/j.ibneur.2021.12.002.
Texte intégralVotava, James A., et Brian W. Parks. « Cross-species data integration to prioritize causal genes in lipid metabolism ». Current Opinion in Lipidology 32, no 2 (5 février 2021) : 141–46. http://dx.doi.org/10.1097/mol.0000000000000742.
Texte intégralChen, Zefu, Yu Zheng, Yongxin Yang, Yingzhao Huang, Sen Zhao, Hengqiang Zhao, Chenxi Yu et al. « PhenoApt leverages clinical expertise to prioritize candidate genes via machine learning ». American Journal of Human Genetics 109, no 2 (février 2022) : 270–81. http://dx.doi.org/10.1016/j.ajhg.2021.12.008.
Texte intégralSchaefer, Robert J., Jean-Michel Michno, Joseph Jeffers, Owen Hoekenga, Brian Dilkes, Ivan Baxter et Chad L. Myers. « Integrating Coexpression Networks with GWAS to Prioritize Causal Genes in Maize ». Plant Cell 30, no 12 (9 novembre 2018) : 2922–42. http://dx.doi.org/10.1105/tpc.18.00299.
Texte intégralLin, Fan, Jue Fan et Seung Y. Rhee. « QTG-Finder : A Machine-Learning Based Algorithm To Prioritize Causal Genes of Quantitative Trait Loci in Arabidopsis and Rice ». G3: ; Genes|Genomes|Genetics 9, no 10 (29 juillet 2019) : 3129–38. http://dx.doi.org/10.1534/g3.119.400319.
Texte intégralO'Mara, Tracy A., Kaltin Ferguson, Paul Fahey, Louise Marquart, Hannah P. Yang, Jolanta Lissowska, Stephen Chanock et al. « CHEK2, MGMT, SULT1E1 and SULT1A1 Polymorphisms and Endometrial Cancer Risk ». Twin Research and Human Genetics 14, no 4 (1 août 2011) : 328–32. http://dx.doi.org/10.1375/twin.14.4.328.
Texte intégralSuratanee, Apichat, Chidchanok Chokrathok, Panita Chutimanukul, Nopphawitchayaphong Khrueasan, Teerapong Buaboocha, Supachitra Chadchawan et Kitiporn Plaimas. « Two-State Co-Expression Network Analysis to Identify Genes Related to Salt Tolerance in Thai rice ». Genes 9, no 12 (29 novembre 2018) : 594. http://dx.doi.org/10.3390/genes9120594.
Texte intégralRazaghi-Moghadam, Zahra, Razieh Abdollahi, Sama Goliaei et Morteza Ebrahimi. « HybridRanker : Integrating network topology and biomedical knowledge to prioritize cancer candidate genes ». Journal of Biomedical Informatics 64 (décembre 2016) : 139–46. http://dx.doi.org/10.1016/j.jbi.2016.10.003.
Texte intégralZazuli, Zulfan, Lalu Muhammad Irham, Wirawan Adikusuma et Nur Melani Sari. « Identification of Potential Treatments for Acute Lymphoblastic Leukemia through Integrated Genomic Network Analysis ». Pharmaceuticals 15, no 12 (14 décembre 2022) : 1562. http://dx.doi.org/10.3390/ph15121562.
Texte intégralFadaka, Adewale Oluwaseun, Ashwil Klein et Ashley Pretorius. « In silico identification of microRNAs as candidate colorectal cancer biomarkers ». Tumor Biology 41, no 11 (novembre 2019) : 101042831988372. http://dx.doi.org/10.1177/1010428319883721.
Texte intégralSrivastava, Neha, Bhartendu Nath Mishra et Prachi Srivastava. « Protein Network Analysis to Prioritize Key Genes and Pathway for Stress-Mediated Neurodegeneration ». Open Bioinformatics Journal 11, no 1 (18 octobre 2018) : 240–51. http://dx.doi.org/10.2174/1875036201811010240.
Texte intégralZhang, Tiejun, et Di Zhang. « Integrating omics data and protein interaction networks to prioritize driver genes in cancer ». Oncotarget 8, no 35 (22 juillet 2017) : 58050–60. http://dx.doi.org/10.18632/oncotarget.19481.
Texte intégralWu, Mengmeng, Wanwen Zeng, Wenqiang Liu, Hairong Lv, Ting Chen et Rui Jiang. « Leveraging multiple gene networks to prioritize GWAS candidate genes via network representation learning ». Methods 145 (août 2018) : 41–50. http://dx.doi.org/10.1016/j.ymeth.2018.06.002.
Texte intégralHimmelstein, Daniel S., et Sergio E. Baranzini. « Heterogeneous Network Edge Prediction : A Data Integration Approach to Prioritize Disease-Associated Genes ». PLOS Computational Biology 11, no 7 (9 juillet 2015) : e1004259. http://dx.doi.org/10.1371/journal.pcbi.1004259.
Texte intégralLin, Fan, Elena Z. Lazarus et Seung Y. Rhee. « QTG-Finder2 : A Generalized Machine-Learning Algorithm for Prioritizing QTL Causal Genes in Plants ». G3: ; Genes|Genomes|Genetics 10, no 7 (19 mai 2020) : 2411–21. http://dx.doi.org/10.1534/g3.120.401122.
Texte intégralChang, Ji-Wei, Yuduan Ding, Muhammad Tahir ul Qamar, Yin Shen, Junxiang Gao et Ling-Ling Chen. « A deep learning model based on sparse auto-encoder for prioritizing cancer-related genes and drug target combinations ». Carcinogenesis 40, no 5 (4 avril 2019) : 624–32. http://dx.doi.org/10.1093/carcin/bgz044.
Texte intégralHartanto, Margi, Ronny V. L. Joosen, Basten L. Snoek, Leo A. J. Willems, Mark G. Sterken, Dick de Ridder, Henk W. M. Hilhorst, Wilco Ligterink et Harm Nijveen. « Network Analysis Prioritizes DEWAX and ICE1 as the Candidate Genes for Major eQTL Hotspots in Seed Germination of Arabidopsis thaliana ». G3: ; Genes|Genomes|Genetics 10, no 11 (22 septembre 2020) : 4215–26. http://dx.doi.org/10.1534/g3.120.401477.
Texte intégralMcGuirl, Melissa R., Samuel Pattillo Smith, Björn Sandstede et Sohini Ramachandran. « Detecting Shared Genetic Architecture Among Multiple Phenotypes by Hierarchical Clustering of Gene-Level Association Statistics ». Genetics 215, no 2 (3 avril 2020) : 511–29. http://dx.doi.org/10.1534/genetics.120.303096.
Texte intégralBonnot, Titouan, et Dawn H. Nagel. « Time of the day prioritizes the pool of translating mRNAs in response to heat stress ». Plant Cell 33, no 7 (19 avril 2021) : 2164–82. http://dx.doi.org/10.1093/plcell/koab113.
Texte intégralRazzaghdoust, Abolfazl, Shahabedin Rahmatizadeh, Bahram Mofid, Samad Muhammadnejad, Mahmoud Parvin, Peyman Mohammadi Torbati et Abbas Basiri. « Data-Driven Discovery of Molecular Targets for Antibody-Drug Conjugates in Cancer Treatment ». BioMed Research International 2021 (2 janvier 2021) : 1–9. http://dx.doi.org/10.1155/2021/2670573.
Texte intégralShi, Xingjie, Xiaoran Chai, Yi Yang, Qing Cheng, Yuling Jiao, Haoyue Chen, Jian Huang, Can Yang et Jin Liu. « A tissue-specific collaborative mixed model for jointly analyzing multiple tissues in transcriptome-wide association studies ». Nucleic Acids Research 48, no 19 (26 septembre 2020) : e109-e109. http://dx.doi.org/10.1093/nar/gkaa767.
Texte intégralAlexandre, Pâmela A., Nicholas J. Hudson, Sigrid A. Lehnert, Marina R. S. Fortes, Marina Naval-Sánchez, Loan T. Nguyen, Laercio R. Porto-Neto et Antonio Reverter. « Genome-Wide Co-Expression Distributions as a Metric to Prioritize Genes of Functional Importance ». Genes 11, no 10 (20 octobre 2020) : 1231. http://dx.doi.org/10.3390/genes11101231.
Texte intégralZhang, Wangshu, Fengzhu Sun et Rui Jiang. « Integrating multiple protein-protein interaction networks to prioritize disease genes : a Bayesian regression approach ». BMC Bioinformatics 12, Suppl 1 (2011) : S11. http://dx.doi.org/10.1186/1471-2105-12-s1-s11.
Texte intégralLiu, Yining, Jingchun Sun et Min Zhao. « Literature-based knowledgebase of pancreatic cancer gene to prioritize the key genes and pathways ». Journal of Genetics and Genomics 43, no 9 (septembre 2016) : 569–71. http://dx.doi.org/10.1016/j.jgg.2016.04.006.
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Texte intégralKanduri, Chakravarthi, et Irma Järvelä. « GenRank : a R/Bioconductor package for prioritization of candidate genes ». F1000Research 6 (11 avril 2017) : 463. http://dx.doi.org/10.12688/f1000research.11223.1.
Texte intégralNing, Kaida, Kyle Gettler, Wei Zhang, Sok Meng Ng, B. Monica Bowen, Jeffrey Hyams, Michael C. Stephens et al. « Improved integrative framework combining association data with gene expression features to prioritize Crohn's disease genes ». Human Molecular Genetics 24, no 14 (1 mai 2015) : 4147–57. http://dx.doi.org/10.1093/hmg/ddv142.
Texte intégralThibodeau, Asa, et Dong-Guk Shin. « TriPOINT : a software tool to prioritize important genes in pathways and their non-coding regulators ». Bioinformatics 35, no 15 (19 décembre 2018) : 2686–89. http://dx.doi.org/10.1093/bioinformatics/bty998.
Texte intégralAlmeida-Silva, Fabricio, et Thiago M. Venancio. « cageminer : an R/Bioconductor package to prioritize candidate genes by integrating GWAS and gene coexpression networks ». in silico Plants, 24 août 2022. http://dx.doi.org/10.1093/insilicoplants/diac018.
Texte intégralRuan, Peifeng, et Shuang Wang. « DiSNEP : a Disease-Specific gene Network Enhancement to improve Prioritizing candidate disease genes ». Briefings in Bioinformatics, 16 octobre 2020. http://dx.doi.org/10.1093/bib/bbaa241.
Texte intégralXu, Zhuoran, Luigi Marchionni et Shuang Wang. « MultiNEP : a Multi-omics Network Enhancement framework for Prioritizing disease genes and metabolites simultaneously ». Bioinformatics, 22 mai 2023. http://dx.doi.org/10.1093/bioinformatics/btad333.
Texte intégralChen, Yong, Xuebing Wu et Rui Jiang. « Integrating human omics data to prioritize candidate genes ». BMC Medical Genomics 6, no 1 (décembre 2013). http://dx.doi.org/10.1186/1755-8794-6-57.
Texte intégralHao, Ke, Raili Ermel, Katyayani Sukhavasi, Haoxiang Cheng, Lijiang Ma, Ling Li, Letizia Amadori et al. « Integrative Prioritization of Causal Genes for Coronary Artery Disease ». Circulation : Genomic and Precision Medicine 15, no 1 (février 2022). http://dx.doi.org/10.1161/circgen.121.003365.
Texte intégralDutta, Tithi, Sayantan Mitra, Arpan Saha, Kausik Ganguly, Tushar Pyne et Mainak Sengupta. « A comprehensive meta-analysis and prioritization study to identify vitiligo associated coding and non-coding SNV candidates using web-based bioinformatics tools ». Scientific Reports 12, no 1 (25 août 2022). http://dx.doi.org/10.1038/s41598-022-18766-9.
Texte intégralBuonaiuto, Silvia, Immacolata Di Biase, Valentina Aleotti, Amin Ravaei, Adriano De Marino, Gianluca Damaggio, Marco Chierici et al. « Prioritization of putatively detrimental variants in euploid miscarriages ». Scientific Reports 12, no 1 (7 février 2022). http://dx.doi.org/10.1038/s41598-022-05737-3.
Texte intégralYepes, Sally, Margaret A. Tucker, Hela Koka, Yanzi Xiao, Kristine Jones, Aurelie Vogt, Laurie Burdette et al. « Using whole-exome sequencing and protein interaction networks to prioritize candidate genes for germline cutaneous melanoma susceptibility ». Scientific Reports 10, no 1 (14 octobre 2020). http://dx.doi.org/10.1038/s41598-020-74293-5.
Texte intégralHoffmann, Markus, Nico Trummer, Leon Schwartz, Jakub Jankowski, Hye Kyung Lee, Lina-Liv Willruth, Olga Lazareva et al. « TF-Prioritizer : a Java pipeline to prioritize condition-specific transcription factors ». GigaScience 12 (28 décembre 2022). http://dx.doi.org/10.1093/gigascience/giad026.
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