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Gene regulatory network inference and validation using relative change ratio analysis and time-delayed dynamic Bayesian network

机译：使用相对变化率分析和时滞动态贝叶斯网络的基因调控网络推断和验证

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作者
Peng Li; Ping Gong; Haoni Li; Edward J Perkins; Nan Wang; Chaoyang Zhang;
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年度 2014
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1. Gene regulatory network inference and validation using relative change ratio analysis and time-delayed dynamic Bayesian network [J] . Peng Li, Ping Gong, Haoni Li, EURASIP journal on bioinformatics and systems biology . 2014,第1期

机译：使用相对变化率分析和时滞动态贝叶斯网络的基因调控网络推断和验证
2. Gene regulatory network inference and validation using relative change ratio analysis and time-delayed dynamic Bayesian network [J] . Peng Li1 Ping Gong2Email author Haoni Li3 Edward J Perkins4 Nan Wang3 and Chaoyang Zhang3Email author EURASIP journal on bioinformatics and systems biology . 2014,第12期

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3. Large-scale dynamic gene regulatory network inference combining differential equation models with local dynamic Bayesian network analysis [J] . Li Zheng, Li Ping, Krishnan Arun, Bioinformatics . 2011,第19期

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4. Inference of nonlinear gene regulatory networks through optimized ensemble of support vector regression and dynamic Bayesian networks [C] . Akutekwe Arinze, Seker Huseyin Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society . 2015

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5. Analysis of time course microarray data for dynamic inference of gene regulatory networks. [D] . Gandhi, Arpita S. 2008

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6. Gene regulatory network inference and validation using relative change ratio analysis and time-delayed dynamic Bayesian network [O] . Peng Li, Ping Gong, Haoni Li, 2014

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7. Improved inference of gene regulatory networks through integrated Bayesian clustering and dynamic modeling of time-course expression data. [O] . Brian Godsey 2013

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