StanDep: Capturing transcriptomic variability improves context-specific metabolic models.

Joshi, Chintan J; Schinn, Song-Min; Richelle, Anne; Shamie, Isaac; O'Rourke, Eyleen J; Lewis, Nathan E

Joshi, Chintan J; Schinn, Song-Min; Richelle, Anne; Shamie, Isaac; O'Rourke, Eyleen J; Lewis, Nathan E.

Afiliación

Joshi CJ; Department of Pediatrics, University of California, San Diego, School of Medicine, La Jolla, CA, United States of America.
Schinn SM; Department of Pediatrics, University of California, San Diego, School of Medicine, La Jolla, CA, United States of America.
Richelle A; Department of Pediatrics, University of California, San Diego, School of Medicine, La Jolla, CA, United States of America.
Shamie I; Novo Nordisk Foundation Center for Biosustainability at the University of California, San Diego, School of Medicine, La Jolla, CA, United States of America.
O'Rourke EJ; Bioinformatics and Systems Biology Program, University of California, San Diego, United States of America.
Lewis NE; Department of Biology, University of Virginia, Charlottesville, VA, United States of America.

PLoS Comput Biol ; 16(5): e1007764, 2020 05.

Article en En | MEDLINE | ID: mdl-32396573

Asunto(s)

Biología Computacional/métodos; Perfilación de la Expresión Génica/métodos; Metabolómica/métodos; Algoritmos; Genoma; Humanos; Redes y Vías Metabólicas; Modelos Biológicos; Modelos Teóricos; Transcriptoma

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Texto completo: 1 Colección: 01-internacional Base de datos: MEDLINE Asunto principal: Biología Computacional / Perfilación de la Expresión Génica / Metabolómica Límite: Humans Idioma: En Revista: PLoS Comput Biol Asunto de la revista: BIOLOGIA / INFORMATICA MEDICA Año: 2020 Tipo del documento: Article País de afiliación: Estados Unidos

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