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【外文期刊】 Joon Jin Song ; Ho-Jin Lee ; 等 《Computational biology and chemistry》 2007年31卷4期 265-274页SCISCIEMEDLINE
【关键词】 time-course gene expression;functional data analysis;clustering;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Kun Chen ; Jane-Ling Wang ; 《Statistics in Biosciences》 2010年2卷2期 95-119页
【关键词】 Time-course gene expression;Differentially expressed genes;Functional data analysis;
- 概要：
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【外文期刊】 Morrissey, E.R. ; Juárez, M.A. ; 等 《Biostatistics》 2011年12卷4期 682-694页SCISCIEMEDLINE
【关键词】 Circadian clock;Gibbs variable selection;Markov process prior;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Shangyuan Ye ; Ye Liang ; 等 《Current Bioinformatics》 2021年16卷1期 2-12页
【关键词】 Time-course gene expression data;Bayesian;functional data analysis;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Garren, Jeonifer M. ; Kim, Jaejik ; 《Journal of computational biology: A journal of computational molecular cell biology》 2018年25卷12期 1374-1384页SCISCIEMEDLINE
【关键词】 bootstrap;gene regulatory network;time-course gene expression data;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Song JJ ; Deng W ; 等 《Computational biology and chemistry》 2008年32卷6期 426-432页SCISCIEMEDLINE
【关键词】 Time-course gene expression;Functional data analysis;Classification;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Ozkoc, Esma Erguner ; Ogul, Hasan ; 《Current Bioinformatics》 2017年12卷5期 398-405页
【关键词】 Gene expression database;time-course data;time-series profile;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Pirgazi, Jamshid ; Olyaee, Mohammad Hossein ; 等 《Journal of Bioinformatics and Computational Biology》 2021年19卷2期 MEDLINE
【关键词】 Gene regulatory network;gene expression data;Kalman filter;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Donghui Son ; Jaejik Kim ; 《Journal of computational biology: A journal of computational molecular cell biology》 2023年30卷5期 609-618页SCISCIEMEDLINE
【关键词】 data cloning;ODE model;time-course gene expression data and MCMC;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Ali Shojaie ; Sumanta Basu ; 等 《Statistics in Biosciences》 2012年4卷1期 66-83页
【关键词】 Regulatory networks;Time-course gene expression data;Graphical Granger causality;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Kim, Yoonji ; Kim, Jaejik ; 《Journal of computational biology: A journal of computational molecular cell biology》 2018年25卷9期 987-996页SCISCIEMEDLINE
【关键词】 dependent time-course gene expression data;differential equation;generalized profiling method;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Antonina Mitrofanova ; Samantha Kleinberg ; 等 《Artificial intelligence in medicine》 2010年49卷3期 167-176页SCISCIEMEDLINE
【关键词】 protein function prediction;bayesian probabilistic approach;plasmodium falciparum;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Sener, Duygu Dede ; Ogul, Hasan ; 《IET systems biology》 2016年10卷3期 87-93页
【关键词】 botany;lab-on-a-chip;genetics;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Carey, Michelle ; Ramirez, Juan Camilo ; 等 《Statistical methods in medical research》 2018年27卷7期 1930-1955页
【关键词】 Time-course data;Gene Expression Omnibus;differential equations;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 《Artificial intelligence in medicine》 2010年49卷3期 167-176页SCISCIEMEDLINE
【关键词】 protein function prediction;bayesian probabilistic approach;plasmodium falciparum;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Kuo-ching,Liang ; Yutaka,Suzuki ; 等 《Gene》 2014年537卷1期 29-40页SCIMEDLINECABP
【关键词】 AP-1;Alternative promoters;BAI3;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Jamshid,Pirgazi ; Mohammad Hossein,Olyaee ; 等 《Journal of bioinformatics and computational biology》 2021年19卷2期 2150002页SCIMEDLINEBP
【关键词】 Gene regulatory network;Kalman filter;ensemble Kalman filter;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Yoonji,Kim ; Jaejik,Kim ; 《Journal of computational biology : a journal of computational molecular cell biology》 2018年25卷9期 987-996页SCIMEDLINECABP
【关键词】 dependent time-course gene expression data;differential equation;gene regulatory network;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Devin C,Koestler ; Carmen J,Marsit ; 等 《Translational cancer research》 2014年3卷3期 217-232页SCIMEDLINE
【关键词】 Longitudinal gene expression data;clustering;mixture models;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Jeonifer M,Garren ; Jaejik,Kim ; 《Journal of computational biology : a journal of computational molecular cell biology》 2018年25卷12期 1374-1384页SCIMEDLINECABP
【关键词】 bootstrap;gene regulatory network;time-course gene expression data;
- 概要：
- 方法：
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