A framework using topological pathways for deeper analysis of transcriptome data.

Zhao, Yue; Piekos, Stephanie; Hoang, Tham H; Shin, Dong-Guk

Zhao, Yue; Piekos, Stephanie; Hoang, Tham H; Shin, Dong-Guk.

Afiliación

Zhao Y; Computer Science and Engineering Department, University of Connecticut, 371 Fairfield Way, Unit 4155, Storrs, 06269, USA. yue.2.zhao@uconn.edu.
Piekos S; Department of Pharmaceutical Sciences, University of Connecticut, 69 North Eagleville Road, Unit 3092, Storrs, USA.
Hoang TH; Computer Science and Engineering Department, University of Connecticut, 371 Fairfield Way, Unit 4155, Storrs, 06269, USA.
Shin DG; Computer Science and Engineering Department, University of Connecticut, 371 Fairfield Way, Unit 4155, Storrs, 06269, USA. dong.shin@uconn.edu.

BMC Genomics ; 21(Suppl 1): 834, 2020 Mar 05.

Article en En | MEDLINE | ID: mdl-32138666

Asunto(s)

Perfilación de la Expresión Génica/métodos; Secuenciación de Nucleótidos de Alto Rendimiento/métodos; Mutación; Proteína p53 Supresora de Tumor/genética; Algoritmos; Teorema de Bayes; Ciclo Celular; Regulación de la Expresión Génica; Redes Reguladoras de Genes; Células HeLa; Humanos

Palabras clave

Bayesian Network; Depth First Search; Topological Pathway Analysis

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Texto completo: 1 Bases de datos: MEDLINE Asunto principal: Proteína p53 Supresora de Tumor / Perfilación de la Expresión Génica / Secuenciación de Nucleótidos de Alto Rendimiento / Mutación Tipo de estudio: Prognostic_studies Límite: Humans Idioma: En Revista: BMC Genomics Asunto de la revista: GENETICA Año: 2020 Tipo del documento: Article País de afiliación: Estados Unidos

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