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    A comparison of RNA-Seq data preprocessing pipelines for transcriptomic predictions across independent studies.
    Van, Richard ; Alvarez, Daniel ; et al.
    In: BMC Bioinformatics, Jg. 25 (2024-05-08), Heft 1, S. 1-22
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    Hierarchical classification-based pan-cancer methylation analysis to classify primary cancer.
    Yang, Youpeng ; Zeng, Qiuhong ; et al.
    In: BMC Bioinformatics, Jg. 24 (2023-12-08), Heft 1, S. 1-14
    Online academicJournal
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    GOexpress: an R/Bioconductor package for the identification and visualisation of robust gene ontology signatures through supervised learning of gene expression data.
    Rue-Albrecht, Kévin ; McGettigan, Paul A. ; et al.
    In: BMC Bioinformatics, Jg. 17 (2016-03-11), S. 1-12
    Online academicJournal
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    Integration of RNA-Seq data with heterogeneous microarray data for breast cancer profiling.
    Castillo, Daniel ; Gálvez, Juan Manuel ; et al.
    In: BMC Bioinformatics, Jg. 18 (2017-11-21), S. 1-15
    Online academicJournal
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    DeeP4med: deep learning for P4 medicine to predict normal and cancer transcriptome in multiple human tissues.
    Mahdi-Esferizi, Roohallah ; Haji Molla Hoseyni, Behnaz ; et al.
    In: BMC Bioinformatics, Jg. 24 (2023-07-04), Heft 1, S. 1-22
    Online academicJournal
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    Analysis of breast cancer subtypes by AP-ISA biclustering.
    Yang, Liying ; Shen, Yunyan ; et al.
    In: BMC Bioinformatics, Jg. 18 (2017-11-14), S. 1-13
    Online academicJournal
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    PriPath: identifying dysregulated pathways from differential gene expression via grouping, scoring, and modeling with an embedded feature selection approach.
    Yousef, Malik ; Ozdemir, Fatma ; et al.
    In: BMC Bioinformatics, Jg. 24 (2023-02-23), Heft 1, S. 1-24
    Online academicJournal
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    Identification of biomarkers predictive of metastasis development in early-stage colorectal cancer using network-based regularization.
    Peixoto, Carolina ; Lopes, Marta B. ; et al.
    In: BMC Bioinformatics, Jg. 24 (2023-01-16), Heft 1, S. 1-23
    Online academicJournal
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    Deep learning approach for cancer subtype classification using high-dimensional gene expression data.
    Shen, Jiquan ; Shi, Jiawei ; et al.
    In: BMC Bioinformatics, Jg. 23 (2022-10-17), Heft 1, S. 1-17
    Online academicJournal
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    Subtype prediction in pediatric acute myeloid leukemia: classification using differential network rank conservation revisited.
    Obulkasim, Askar ; Fornerod, Maarten ; et al.
    In: BMC Bioinformatics, Jg. 16 (2015-09-24), Heft 1, S. 1-11
    Online academicJournal
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    Alignment of time course gene expression data and the classification of developmentally driven genes with hidden Markov models.
    Robinson, Sean ; Glonek, Garique ; et al.
    In: BMC Bioinformatics, Jg. 16 (2015-06-01), Heft 1, S. 1-9
    Online academicJournal
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    Automatic categorization of diverse experimental information in the bioscience literature.
    In: BMC Bioinformatics, Jg. 13 (2012), Heft 1, S. 16-27
    Online academicJournal
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    A laminar augmented cascading flexible neural forest model for classification of cancer subtypes based on gene expression data.
    Zhong, Lianxin ; Meng, Qingfang ; et al.
    In: BMC Bioinformatics, Jg. 22 (2021-10-02), Heft 1, S. 1-17
    Online academicJournal
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    Single-cell classification using graph convolutional networks.
    Wang, Tianyu ; Bai, Jun ; et al.
    In: BMC Bioinformatics, Jg. 22 (2021-07-08), Heft 1, S. 1-23
    Online academicJournal
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    Prediction of tumor location in prostate cancer tissue using a machine learning system on gene expression data.
    Hamzeh, Osama ; Alkhateeb, Abedalrhman ; et al.
    In: BMC Bioinformatics, Jg. 21 (2020-03-11), S. 1-10
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    Learning misclassification costs for imbalanced classification on gene expression data.
    Lu, Huijuan ; Xu, Yige ; et al.
    In: BMC Bioinformatics, Jg. 20 (2019-12-24), S. 1-10
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    CamurWeb: a classification software and a large knowledge base for gene expression data of cancer.
    Weitschek, Emanuel ; Lauro, Silvia Di ; et al.
    In: BMC Bioinformatics, Jg. 19 (2018-10-15), Heft 10, S. 245-256
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    BCDForest: a boosting cascade deep forest model towards the classification of cancer subtypes based on gene expression data.
    Guo, Yang ; Liu, Shuhui ; et al.
    In: BMC Bioinformatics, Jg. 19 (2018-04-11), S. 1-13
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    Improved high-dimensional prediction with Random Forests by the use of co-data.
    te Beest, Dennis E. ; Mes, Steven W. ; et al.
    In: BMC Bioinformatics, Jg. 18 (2017-12-28), S. 1-11
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    Novel gene sets improve set-level classification of prokaryotic gene expression data.
    Holec, Matˇ ej ; Kuželka, Ondˇrej ; et al.
    In: BMC Bioinformatics, Jg. 16 (2015-10-28), S. 1-8
    Online academicJournal
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