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Unified feature association networks through integration of transcriptomic and proteomic data.
McClure, Ryan S; Wendler, Jason P; Adkins, Joshua N; Swanstrom, Jesica; Baric, Ralph; Kaiser, Brooke L Deatherage; Oxford, Kristie L; Waters, Katrina M; McDermott, Jason E.
Afiliação
  • McClure RS; Biological Sciences Division, Pacific Northwest National Laboratory, Richland WA, United States of America.
  • Wendler JP; Biological Sciences Division, Pacific Northwest National Laboratory, Richland WA, United States of America.
  • Adkins JN; Biological Sciences Division, Pacific Northwest National Laboratory, Richland WA, United States of America.
  • Swanstrom J; Department of Microbiology and Immunology, School of Medicine, University of North Carolina, Chapel Hill, Chapel Hill, NC, United States of America.
  • Baric R; Department of Microbiology and Immunology, School of Medicine, University of North Carolina, Chapel Hill, Chapel Hill, NC, United States of America.
  • Kaiser BLD; Signatures Science and Technology Division, Pacific Northwest National Laboratory, Richland WA, United States of America.
  • Oxford KL; Biological Sciences Division, Pacific Northwest National Laboratory, Richland WA, United States of America.
  • Waters KM; Biological Sciences Division, Pacific Northwest National Laboratory, Richland WA, United States of America.
  • McDermott JE; Biological Sciences Division, Pacific Northwest National Laboratory, Richland WA, United States of America.
PLoS Comput Biol ; 15(9): e1007241, 2019 09.
Article em En | MEDLINE | ID: mdl-31527878
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Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Biologia Computacional / Perfilação da Expressão Gênica / Proteômica Tipo de estudo: Risk_factors_studies Limite: Humans Idioma: En Revista: PLoS Comput Biol Assunto da revista: BIOLOGIA / INFORMATICA MEDICA Ano de publicação: 2019 Tipo de documento: Article País de afiliação: Estados Unidos
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Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Biologia Computacional / Perfilação da Expressão Gênica / Proteômica Tipo de estudo: Risk_factors_studies Limite: Humans Idioma: En Revista: PLoS Comput Biol Assunto da revista: BIOLOGIA / INFORMATICA MEDICA Ano de publicação: 2019 Tipo de documento: Article País de afiliação: Estados Unidos