A stochastic binary model for the regulation of gene expression to investigate responses to gene therapy (2022)
- Authors:
- USP affiliated authors: RAMOS, ALEXANDRE FERREIRA - EACH ; GAMA, LEONARDO DOS REIS - FM ; GIOVANINI, GUILHERME - EACH
- Unidades: EACH; FM
- DOI: 10.3390/cancers14030633
- Subjects: NEOPLASIAS; BIOLOGIA MOLECULAR; REGULAÇÃO GÊNICA; EXPRESSÃO GÊNICA; DINÂMICA ESTOCÁSTICA
- Agências de fomento:
- Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)
- PRONON
- Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)
Processo FAPESP: 2015/22814-5 - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)
- Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)
Processo FAPESP: 2012/24962-3
- Language: Inglês
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- Cor do Acesso Aberto: gold
- Licença: cc-by
-
ABNT
GIOVANINI, Guilherme et al. A stochastic binary model for the regulation of gene expression to investigate responses to gene therapy. Cancers, v. 14, n. Ja 2022, p. 01-29, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3390/cancers14030633. Acesso em: 23 maio 2024. -
APA
Giovanini, G., Barros, L. R. C., Gama, L. R., Tortelli Junior, T. C., & Ramos, A. F. (2022). A stochastic binary model for the regulation of gene expression to investigate responses to gene therapy. Cancers, 14( Ja 2022), 01-29. doi:10.3390/cancers14030633 -
NLM
Giovanini G, Barros LRC, Gama LR, Tortelli Junior TC, Ramos AF. A stochastic binary model for the regulation of gene expression to investigate responses to gene therapy [Internet]. Cancers. 2022 ; 14( Ja 2022): 01-29.[citado 2024 maio 23 ] Available from: https://doi.org/10.3390/cancers14030633 -
Vancouver
Giovanini G, Barros LRC, Gama LR, Tortelli Junior TC, Ramos AF. A stochastic binary model for the regulation of gene expression to investigate responses to gene therapy [Internet]. Cancers. 2022 ; 14( Ja 2022): 01-29.[citado 2024 maio 23 ] Available from: https://doi.org/10.3390/cancers14030633 - Binary Expression Enhances Reliability of Messaging in Gene Networks
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Informações sobre o DOI: 10.3390/cancers14030633 (Fonte: oaDOI API)
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