Đang tải...
Learning time-varying information flow from single-cell epithelial to mesenchymal transition data
Cellular regulatory networks are not static, but continuously reconfigure in response to stimuli via alterations in protein abundance and confirmation. However, typical computational approaches treat them as static interaction networks derived from a single time point. Here, we provide methods for l...
Đã lưu trong:
| Xuất bản năm: | PLoS One |
|---|---|
| Những tác giả chính: | , , , , |
| Định dạng: | Artigo |
| Ngôn ngữ: | Inglês |
| Được phát hành: |
Public Library of Science
2018
|
| Những chủ đề: | |
| Truy cập trực tuyến: | https://ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC6205587/ https://ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/30372433 https://ncbi.nlm.nih.govhttp://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0203389 |
| Các nhãn: |
Thêm thẻ
Không có thẻ, Là người đầu tiên thẻ bản ghi này!
|