Articles de revues sur le sujet « Multiomics analysis »
Créez une référence correcte selon les styles APA, MLA, Chicago, Harvard et plusieurs autres
Consultez les 50 meilleurs articles de revues pour votre recherche sur le sujet « Multiomics analysis ».
À côté de chaque source dans la liste de références il y a un bouton « Ajouter à la bibliographie ». Cliquez sur ce bouton, et nous générerons automatiquement la référence bibliographique pour la source choisie selon votre style de citation préféré : APA, MLA, Harvard, Vancouver, Chicago, etc.
Vous pouvez aussi télécharger le texte intégral de la publication scolaire au format pdf et consulter son résumé en ligne lorsque ces informations sont inclues dans les métadonnées.
Parcourez les articles de revues sur diverses disciplines et organisez correctement votre bibliographie.
Lee, Jeongwoo, Do Young Hyeon et Daehee Hwang. « Single-cell multiomics : technologies and data analysis methods ». Experimental & ; Molecular Medicine 52, no 9 (septembre 2020) : 1428–42. http://dx.doi.org/10.1038/s12276-020-0420-2.
Dai, Ling-Yun, Rong Zhu et Juan Wang. « Joint Nonnegative Matrix Factorization Based on Sparse and Graph Laplacian Regularization for Clustering and Co-Differential Expression Genes Analysis ». Complexity 2020 (16 novembre 2020) : 1–10. http://dx.doi.org/10.1155/2020/3917812.
Wang, Tzu-Hao, Cheng-Yang Lee, Tzong-Yi Lee, Hsien-Da Huang, Justin Bo-Kai Hsu et Tzu-Hao Chang. « Biomarker Identification through Multiomics Data Analysis of Prostate Cancer Prognostication Using a Deep Learning Model and Similarity Network Fusion ». Cancers 13, no 11 (21 mai 2021) : 2528. http://dx.doi.org/10.3390/cancers13112528.
Boroń, Dariusz, Nikola Zmarzły, Magdalena Wierzbik-Strońska, Joanna Rosińczuk, Paweł Mieszczański et Beniamin Oskar Grabarek. « Recent Multiomics Approaches in Endometrial Cancer ». International Journal of Molecular Sciences 23, no 3 (22 janvier 2022) : 1237. http://dx.doi.org/10.3390/ijms23031237.
Rotroff, Daniel M., et Alison A. Motsinger-Reif. « Embracing Integrative Multiomics Approaches ». International Journal of Genomics 2016 (2016) : 1–5. http://dx.doi.org/10.1155/2016/1715985.
Nassar, Sam F., Khadir Raddassi et Terence Wu. « Single-Cell Multiomics Analysis for Drug Discovery ». Metabolites 11, no 11 (25 octobre 2021) : 729. http://dx.doi.org/10.3390/metabo11110729.
Perkel, Jeffrey M. « Single-cell analysis enters the multiomics age ». Nature 595, no 7868 (19 juillet 2021) : 614–16. http://dx.doi.org/10.1038/d41586-021-01994-w.
Marshall, John L., Beth N. Peshkin, Takayuki Yoshino, Jakob Vowinckel, Håvard E. Danielsen, Gerry Melino, Ioannis Tsamardinos et al. « The Essentials of Multiomics ». Oncologist 27, no 4 (22 février 2022) : 272–84. http://dx.doi.org/10.1093/oncolo/oyab048.
Campuzano, Susana, Rodrigo Barderas, Paloma Yáñez-Sedeño et José M. Pingarrón. « Electrochemical biosensing to assist multiomics analysis in precision medicine ». Current Opinion in Electrochemistry 28 (août 2021) : 100703. http://dx.doi.org/10.1016/j.coelec.2021.100703.
Xing, Lu, Tao Wu, Li Yu, Nian Zhou, Zhao Zhang, Yunjing Pu, Jinnan Wu et Hong Shu. « Exploration of Biomarkers of Psoriasis through Combined Multiomics Analysis ». Mediators of Inflammation 2022 (23 septembre 2022) : 1–25. http://dx.doi.org/10.1155/2022/7731082.
Li, Lin, Long Bai, Huan Lin, Lin Dong, Rumeng Zhang, Xiao Cheng, Zexian Liu, Yi Ouyang et Keshuo Ding. « Multiomics analysis of tumor mutational burden across cancer types ». Computational and Structural Biotechnology Journal 19 (2021) : 5637–46. http://dx.doi.org/10.1016/j.csbj.2021.10.013.
He, Yong, Hao Chen, Hao Sun, Jiadong Ji, Yufeng Shi, Xinsheng Zhang et Lei Liu. « High‐dimensional integrative copula discriminant analysis for multiomics data ». Statistics in Medicine 39, no 30 (15 octobre 2020) : 4869–84. http://dx.doi.org/10.1002/sim.8758.
Nygren, Petra Johanna, Aino Häkkinen, Daehong Kim, Timo Jarvinen, Fumihiro Ishida, Stefania Bortoluzzi, Andrea Binatti et al. « A Comprehensive, Multiomics Analysis of Natural Killer-Cell Malignancies ». Blood 140, Supplement 1 (15 novembre 2022) : 6390–91. http://dx.doi.org/10.1182/blood-2022-162285.
Sherrod, Stacy D., et John A. McLean. « Systems-Wide High-Dimensional Data Acquisition and Informatics Using Structural Mass Spectrometry Strategies ». Clinical Chemistry 62, no 1 (1 janvier 2016) : 77–83. http://dx.doi.org/10.1373/clinchem.2015.238261.
Taguchi, Y.-h., et Turki Turki. « Tensor-Decomposition-Based Unsupervised Feature Extraction in Single-Cell Multiomics Data Analysis ». Genes 12, no 9 (18 septembre 2021) : 1442. http://dx.doi.org/10.3390/genes12091442.
Kaur, Harpreet, Rajesh Kumar, Anjali Lathwal et Gajendra P. S. Raghava. « Computational resources for identification of cancer biomarkers from omics data ». Briefings in Functional Genomics 20, no 4 (1 avril 2021) : 213–22. http://dx.doi.org/10.1093/bfgp/elab021.
Pak, Kyoungjune, Sae-Ock Oh, Tae Sik Goh, Hye Jin Heo, Myoung-Eun Han, Dae Cheon Jeong, Chi-Seung Lee et al. « A User-Friendly, Web-Based Integrative Tool (ESurv) for Survival Analysis : Development and Validation Study ». Journal of Medical Internet Research 22, no 5 (5 mai 2020) : e16084. http://dx.doi.org/10.2196/16084.
Jiang, Aimin, Yewei Bao, Anbang Wang, Wenliang Gong, Xinxin Gan, Jie Wang, Yi Bao et al. « Establishment of a Prognostic Prediction and Drug Selection Model for Patients with Clear Cell Renal Cell Carcinoma by Multiomics Data Analysis ». Oxidative Medicine and Cellular Longevity 2022 (4 janvier 2022) : 1–30. http://dx.doi.org/10.1155/2022/3617775.
Gao, Junpeng, Yuxuan Zheng, Lin Li, Minjie Lu, Xiangjian Chen, Yu Wang, Yanna Li et al. « Integrated transcriptomics and epigenomics reveal chamber-specific and species-specific characteristics of human and mouse hearts ». PLOS Biology 19, no 5 (18 mai 2021) : e3001229. http://dx.doi.org/10.1371/journal.pbio.3001229.
Ugidos, Manuel, Sonia Tarazona, José M. Prats-Montalbán, Alberto Ferrer et Ana Conesa. « MultiBaC : A strategy to remove batch effects between different omic data types ». Statistical Methods in Medical Research 29, no 10 (4 mars 2020) : 2851–64. http://dx.doi.org/10.1177/0962280220907365.
Lin, Jimmy, Eric Ariazi, Michael Dzamba, Teng-Kuei Hsu, Steven Kothen-Hill, Kang Li, Tzu-Yu Liu et al. « Evaluation of a sensitive blood test for the detection of colorectal advanced adenomas in a prospective cohort using a multiomics approach. » Journal of Clinical Oncology 39, no 3_suppl (20 janvier 2021) : 43. http://dx.doi.org/10.1200/jco.2021.39.3_suppl.43.
Cancemi, Patrizia, Miriam Buttacavoli, Gianluca Di Cara, Nadia Ninfa Albanese, Serena Bivona, Ida Pucci-Minafra et Salvatore Feo. « A multiomics analysis of S100 protein family in breast cancer ». Oncotarget 9, no 49 (26 juin 2018) : 29064–81. http://dx.doi.org/10.18632/oncotarget.25561.
Lin, Dan‐Yu, Donglin Zeng et David Couper. « A general framework for integrative analysis of incomplete multiomics data ». Genetic Epidemiology 44, no 7 (21 juillet 2020) : 646–64. http://dx.doi.org/10.1002/gepi.22328.
Taguchi, Y.-h., et Turki Turki. « Tensor-Decomposition-Based Unsupervised Feature Extraction Applied to Prostate Cancer Multiomics Data ». Genes 11, no 12 (11 décembre 2020) : 1493. http://dx.doi.org/10.3390/genes11121493.
Carapito, Raphael, Christine Carapito, Aurore Morlon, Nicodème Paul, Alvaro Sebastian Vaca Jacome, Ghada Alsaleh, Véronique Rolli et al. « Multi-OMICS analyses unveil STAT1 as a potential modifier gene in mevalonate kinase deficiency ». Annals of the Rheumatic Diseases 77, no 11 (20 juillet 2018) : 1675–87. http://dx.doi.org/10.1136/annrheumdis-2018-213524.
Kalari, Krishna R., Jason P. Sinnwell, Kevin J. Thompson, Xiaojia Tang, Erin E. Carlson, Jia Yu, Peter T. Vedell et al. « PANOPLY : Omics-Guided Drug Prioritization Method Tailored to an Individual Patient ». JCO Clinical Cancer Informatics, no 2 (décembre 2018) : 1–11. http://dx.doi.org/10.1200/cci.18.00012.
Sugawara, Junichi, Daisuke Ochi, Riu Yamashita, Takafumi Yamauchi, Daisuke Saigusa, Maiko Wagata, Taku Obara et al. « Maternity Log study : a longitudinal lifelog monitoring and multiomics analysis for the early prediction of complicated pregnancy ». BMJ Open 9, no 2 (février 2019) : e025939. http://dx.doi.org/10.1136/bmjopen-2018-025939.
Lianqun, Jia, Ju Xing, Ma Yixin, Chen Si, Lv Xiaoming, Song Nan, Sui Guoyuan et al. « Comprehensive multiomics analysis of the effect of ginsenoside Rb1 on hyperlipidemia ». Aging 13, no 7 (19 mars 2021) : 9732–47. http://dx.doi.org/10.18632/aging.202728.
Han, Leshan, Xiaomeng Liu, Chongchuan Wang, Jianhang Liu, Qinglong Wang, Shuo Peng, Xidong Ren, Deqiang Zhu et Xinli Liu. « Breeding of a High-Nisin-Yielding Bacterial Strain and Multiomics Analysis ». Fermentation 8, no 6 (27 mai 2022) : 255. http://dx.doi.org/10.3390/fermentation8060255.
Alam, Md Morshedul, Kanchan Chakma, Shahriar Mahmud, Mohammad Nazir Hossain, M. Rezaul Karim et Md Ariful Amin. « Multiomics analysis of altered NRF3 expression reveals poor prognosis in cancer ». Informatics in Medicine Unlocked 29 (2022) : 100892. http://dx.doi.org/10.1016/j.imu.2022.100892.
Surowiec, Izabella, Tomas Skotare, Rickard Sjögren, Sandra Gouveia-Figueira, Judy Orikiiriza, Sven Bergström, Johan Normark et Johan Trygg. « Joint and unique multiblock analysis of biological data – multiomics malaria study ». Faraday Discussions 218 (2019) : 268–83. http://dx.doi.org/10.1039/c8fd00243f.
Li, Xiunan, Jiayi Li, Leizuo Zhao, Zicheng Wang, Peizhi Zhang, Yingkun Xu et Guangzhen Wu. « Comprehensive Multiomics Analysis Reveals Potential Diagnostic and Prognostic Biomarkers in Adrenal Cortical Carcinoma ». Computational and Mathematical Methods in Medicine 2022 (9 août 2022) : 1–33. http://dx.doi.org/10.1155/2022/2465598.
Quirós, Pedro M., Miguel A. Prado, Nicola Zamboni, Davide D’Amico, Robert W. Williams, Daniel Finley, Steven P. Gygi et Johan Auwerx. « Multi-omics analysis identifies ATF4 as a key regulator of the mitochondrial stress response in mammals ». Journal of Cell Biology 216, no 7 (31 mai 2017) : 2027–45. http://dx.doi.org/10.1083/jcb.201702058.
Joseph, Serene, Jacquelyn M. Walejko, Sicong Zhang, Arthur S. Edison et Maureen Keller-Wood. « Maternal hypercortisolemia alters placental metabolism : a multiomics view ». American Journal of Physiology-Endocrinology and Metabolism 319, no 5 (1 novembre 2020) : E950—E960. http://dx.doi.org/10.1152/ajpendo.00190.2020.
Vasaikar, Suhas V., Abhijeet P. Deshmukh, Petra den Hollander, Sridevi Addanki, Nick Allen Kuburich, Sriya Kudaravalli, Robiya Joseph, Jeffrey T. Chang, Rama Soundararajan et Sendurai A. Mani. « EMTome : a resource for pan-cancer analysis of epithelial-mesenchymal transition genes and signatures ». British Journal of Cancer 124, no 1 (10 décembre 2020) : 259–69. http://dx.doi.org/10.1038/s41416-020-01178-9.
Sakallioglu, Isin Tuna, Bridget Tripp, Jacy Kubik, Carol A. Casey, Paul Thomes et Robert Powers. « Multiomics Approach Captures Hepatic Metabolic Network Altered by Chronic Ethanol Administration ». Biology 12, no 1 (23 décembre 2022) : 28. http://dx.doi.org/10.3390/biology12010028.
Li, Yuanyuan, Hang Li, Yuping Xie, Shuo Chen, Ritian Qin, Hangyan Dong, Yongliang Yu, Jianhua Wang, Xiaohong Qian et Weijie Qin. « An Integrated Strategy for Mass Spectrometry-Based Multiomics Analysis of Single Cells ». Analytical Chemistry 93, no 42 (13 octobre 2021) : 14059–67. http://dx.doi.org/10.1021/acs.analchem.0c05209.
Li, Yuanyuan, Hang Li, Yuping Xie, Shuo Chen, Ritian Qin, Hangyan Dong, Yongliang Yu, Jianhua Wang, Xiaohong Qian et Weijie Qin. « An Integrated Strategy for Mass Spectrometry-Based Multiomics Analysis of Single Cells ». Analytical Chemistry 93, no 42 (13 octobre 2021) : 14059–67. http://dx.doi.org/10.1021/acs.analchem.0c05209.
Yang, Chengcong, Lijun You, Lai-Yu Kwok, Hao Jin, Jiangying Peng, Zhixin Zhao et Zhihong Sun. « Strain-level multiomics analysis reveals significant variation in cheeses from different regions ». LWT 151 (novembre 2021) : 112043. http://dx.doi.org/10.1016/j.lwt.2021.112043.
Van Pelt, Douglas W., Yalda A. Kharaz, Dylan C. Sarver, Logan R. Eckhardt, Justin T. Dzierzawski, Nathaniel P. Disser, Alex N. Piacentini, Eithne Comerford, Brian McDonagh et Christopher L. Mendias. « Multiomics analysis of the mdx/mTR mouse model of Duchenne muscular dystrophy ». Connective Tissue Research 62, no 1 (15 juillet 2020) : 24–39. http://dx.doi.org/10.1080/03008207.2020.1791103.
Ge, Siqi, Youxin Wang, Manshu Song, Xingang Li, Xinwei Yu, Hao Wang, Jing Wang, Qiang Zeng et Wei Wang. « Type 2 Diabetes Mellitus : Integrative Analysis of Multiomics Data for Biomarker Discovery ». OMICS : A Journal of Integrative Biology 22, no 7 (juillet 2018) : 514–23. http://dx.doi.org/10.1089/omi.2018.0053.
Feng, Zheng, Danyi Wang, Francesco Vallania, Neil Smith, Anupriya Tripathi et Juergen Scheuenpflug. « Abstract 5113 : Liquid biopsy-based multiomics profiling using low-pass whole genome sequencing and proteomics with computational modeling reveals molecular correlates of disease severity in EGFR/ALK wild type NSCLC patients ». Cancer Research 82, no 12_Supplement (15 juin 2022) : 5113. http://dx.doi.org/10.1158/1538-7445.am2022-5113.
Bisht, Vartika, Katrina Nash, Yuanwei Xu, Prasoon Agarwal, Sofie Bosch, Georgios V. Gkoutos et Animesh Acharjee. « Integration of the Microbiome, Metabolome and Transcriptomics Data Identified Novel Metabolic Pathway Regulation in Colorectal Cancer ». International Journal of Molecular Sciences 22, no 11 (28 mai 2021) : 5763. http://dx.doi.org/10.3390/ijms22115763.
Ichihashi, Yasunori, Yasuhiro Date, Amiu Shino, Tomoko Shimizu, Arisa Shibata, Kie Kumaishi, Fumiaki Funahashi et al. « Multi-omics analysis on an agroecosystem reveals the significant role of organic nitrogen to increase agricultural crop yield ». Proceedings of the National Academy of Sciences 117, no 25 (8 juin 2020) : 14552–60. http://dx.doi.org/10.1073/pnas.1917259117.
Ohashi, Hiroyuki, Mai Hasegawa, Kentaro Wakimoto et Etsuko Miyamoto-Sato. « Next-Generation Technologies for Multiomics Approaches Including Interactome Sequencing ». BioMed Research International 2015 (2015) : 1–9. http://dx.doi.org/10.1155/2015/104209.
Ma, Yawen, et Zhuo Xi. « Integrated Analysis of Multiomics Data Identified Molecular Subtypes and Oxidative Stress-Related Prognostic Biomarkers in Glioblastoma Multiforme ». Oxidative Medicine and Cellular Longevity 2022 (22 septembre 2022) : 1–15. http://dx.doi.org/10.1155/2022/9993319.
Li, Hanwen, Shaohua Chen et Hua Mi. « A Multiomics Profiling Based on Online Database Revealed Prognostic Biomarkers of BLCA ». BioMed Research International 2022 (25 mai 2022) : 1–19. http://dx.doi.org/10.1155/2022/2449449.
Liu, Dazhong, Pengfei Zhang, Jiaying Zhao, Lei Yang et Wei Wang. « Identification of Molecular Characteristics and New Prognostic Targets for Thymoma by Multiomics Analysis ». BioMed Research International 2021 (19 mai 2021) : 1–15. http://dx.doi.org/10.1155/2021/5587441.
Liu, Li, Jianjun Huang, Yan Liu, Xingshou Pan, Zhile Li, Liufang Zhou, Tengfang Lai et al. « Multiomics Analysis of Transcriptome, Epigenome, and Genome Uncovers Putative Mechanisms for Dilated Cardiomyopathy ». BioMed Research International 2021 (29 mars 2021) : 1–29. http://dx.doi.org/10.1155/2021/6653802.
Shen, Yiqing, Wensong Yang, Xin Xiong, Xinhui Li, Zhongsong Xiao, Jialun Yu, Fangyu Liu et al. « Integrated Multiomics Analysis Identifies a Novel Biomarker Associated with Prognosis in Intracerebral Hemorrhage ». Oxidative Medicine and Cellular Longevity 2021 (14 décembre 2021) : 1–20. http://dx.doi.org/10.1155/2021/2510847.