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    Use of relevancy and complementary information for discriminatory gene selection from high-dimensional gene expression data.
    Haque, MN ; Sharmin, S ; et al.
    In: PloS one, Jg. 16 (2021-10-06), Heft 10, S. e0230164
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    Utilizing multiplex fluor LAMPs to illuminate multiple gene expressions in situ.
    Podushkina, D ; West, NW ; et al.
    In: PloS one, Jg. 14 (2019-10-04), Heft 10, S. e0223333
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    Gene set meta-analysis with Quantitative Set Analysis for Gene Expression (QuSAGE).
    Meng, H ; Yaari, G ; et al.
    In: PLoS computational biology, Jg. 15 (2019-04-02), Heft 4, S. e1006899
    Online academicJournal
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    Representing high throughput expression profiles via perturbation barcodes reveals compound targets.
    Filzen, TM ; Kutchukian, PS ; et al.
    In: PLoS computational biology, Jg. 13 (2017-02-09), Heft 2, S. e1005335
    Online academicJournal
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    Nonlinear Network Reconstruction from Gene Expression Data Using Marginal Dependencies Measured by DCOL.
    Liu, H ; Li, P ; et al.
    In: PloS one, Jg. 11 (2016-07-05), Heft 7, S. e0158247
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    With Reference to Reference Genes: A Systematic Review of Endogenous Controls in Gene Expression Studies.
    Chapman, JR ; Waldenström, J
    In: PloS one, Jg. 10 (2015-11-10), Heft 11, S. e0141853
    Online academicJournal
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    Characterization of chemically induced liver injuries using gene co-expression modules.
    Tawa, GJ ; AbdulHameed, MD ; et al.
    In: PloS one, Jg. 9 (2014-09-16), Heft 9, S. e107230
    Online academicJournal
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    Functional Associations by Response Overlap (FARO), a functional genomics approach matching gene expression phenotypes.
    Nielsen, HB ; Mundy, J ; et al.
    In: PloS one, Jg. 2 (2007-08-01), Heft 7, S. e676
    Online academicJournal
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    Automated discovery of functional generality of human gene expression programs.
    Gerber, GK ; Dowell, RD ; et al.
    In: PLoS computational biology, Jg. 3 (2007-08-01), Heft 8, S. e148
    Online academicJournal
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  10. Detailansicht für Treffer 10 öffnen
    Gene expression signatures that predict radiation exposure in mice and humans.
    Dressman, HK ; Muramoto, GG ; et al.
    In: PLoS medicine, Jg. 4 (2007-04-01), Heft 4, S. e106
    Online academicJournal
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    A comprehensive approach to identify reliable reference gene candidates to investigate the link between alcoholism and endocrinology in Sprague-Dawley rats.
    Taki, FA ; Abdel-Rahman, AA ; et al.
    In: PloS one, Jg. 9 (2014-05-13), Heft 5, S. e94311
    Online academicJournal
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    Whole-genome analysis of temporal gene expression during early transdifferentiation of human lung alveolar epithelial type 2 cells in vitro.
    Morales Johansson, H ; Newman, DR ; et al.
    In: PloS one, Jg. 9 (2014-04-01), Heft 4, S. e93413
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    Accurate data processing improves the reliability of Affymetrix gene expression profiles from FFPE samples.
    Callari, M ; Lembo, A ; et al.
    In: PloS one, Jg. 9 (2014-01-29), Heft 1, S. e86511
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    The utility of shallow RNA-Seq for documenting differential gene expression in genes with high and low levels of expression.
    Atallah, J ; Plachetzki, DC ; et al.
    In: PloS one, Jg. 8 (2013-12-16), Heft 12, S. e84160
    Online academicJournal
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  15. Detailansicht für Treffer 15 öffnen
    PhysioSpace: relating gene expression experiments from heterogeneous sources using shared physiological processes.
    Lenz, M ; Schuldt, BM ; et al.
    In: PloS one, Jg. 8 (2013-10-17), Heft 10, S. e77627
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  16. Detailansicht für Treffer 16 öffnen
    Blood-informative transcripts define nine common axes of peripheral blood gene expression.
    Preininger, M ; Arafat, D ; et al.
    In: PLoS genetics, Jg. 9 (2013), Heft 3, S. e1003362
    Online academicJournal
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  17. Detailansicht für Treffer 17 öffnen
    Massive-scale gene co-expression network construction and robustness testing using random matrix theory.
    Gibson, SM ; Ficklin, SP ; et al.
    In: PloS one, Jg. 8 (2013), Heft 2, S. e55871
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  18. Detailansicht für Treffer 18 öffnen
    Analyzing illumina gene expression microarray data from different tissues: methodological aspects of data analysis in the metaxpress consortium.
    Schurmann, C ; Heim, K ; et al.
    In: PloS one, Jg. 7 (2012), Heft 12, S. e50938
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    A measure of the signal-to-noise ratio of microarray samples and studies using gene correlations.
    Venet, D ; Detours, V ; et al.
    In: PloS one, Jg. 7 (2012), Heft 12, S. e51013
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    Technical variability is greater than biological variability in a microarray experiment but both are outweighed by changes induced by stimulation.
    Bryant, PA ; Smyth, GK ; et al.
    In: PloS one, Jg. 6 (2011), Heft 5, S. e19556
    Online academicJournal
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