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1 groHMM: a computational tool for identifying unannotated and cell type-specific transcription units from global run-on sequencing data [期刊论文]

来源：BMC Bioinformatics

作者:W. Lee Kraus, Charles G. Danko, Minho Chae

关键词:ChIP-seq;Enhancer RNAs (eRNAs);...

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2 ChIPXpress: using publicly available gene expression data to improve ChIP-seq and ChIP-chip target gene ranking [期刊论文]

来源：BMC Bioinformatics

作者:Hongkai Ji, George Wu

关键词:Gene regulation;Data integration;...

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3 ChIPXpress: using publicly available gene expression data to improve ChIP-seq and ChIP-chip target gene ranking [期刊论文]

来源：BMC Bioinformatics

作者:Hongkai Ji, George Wu

关键词:Gene regulation;Data integration;...

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4 Parametric and non-parametric gradient matching for network inference: a comparison [期刊论文]

来源：BMC Bioinformatics , 2019

作者:Michael P. H. Stumpf, Leander Dony, Fei He

关键词:Systems biology;Gradient matching;...

使用许可:CC BY

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5 A network model for angiogenesis in ovarian cancer [期刊论文]

来源：BMC Bioinformatics

作者:Guo-Cheng Yuan;Benjamin Haibe-Kains;Dimitrios Spentzos;等

关键词:Angiogenesis;Cancer subtypes;...

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6 groHMM: a computational tool for identifying unannotated and cell type-specific transcription units from global run-on sequencing data [期刊论文]

来源：BMC Bioinformatics

作者:W. Lee Kraus, Charles G. Danko, Minho Chae

关键词:ChIP-seq;Enhancer RNAs (eRNAs);...

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