文献
J-GLOBAL ID:201802268835895158
整理番号:18A0161783
VariFunNet,ゲノムワイド関連研究におけるまれな非コード変異体の効果を研究するための統合マルチスケールモデリングフレームワーク:アルツハイマー病への適用【Powered by NICT】
VariFunNet, an integrated multiscale modeling framework to study the effects of rare non-coding variants in genome-wide association studies: Applied to Alzheimer’s disease
著者 (5件):
Liu Qiao
(Biochemistry, The Graduate Center, The City, University of New York, New York, United States)
,
Chen Chen
(School of Computing, Informatics and Decision Systems, Engineering, Arizona State, University, Tempe, United States)
,
Gao Annie
(Princeton High School, Princeton, United States)
,
Tong Hang Hang
(School of Computing, Informatics and Decision Systems, Engineering, Arizona State, University, Tempe, United States)
,
Xie Lei
(Department of Computer Science, Hunter College, The City, University of New York, New York, United States)
資料名:
IEEE Conference Proceedings
(IEEE Conference Proceedings)
巻:
2017
号:
BIBM
ページ:
2177-2182
発行年:
2017年
JST資料番号:
W2441A
資料種別:
会議録 (C)
記事区分:
原著論文
発行国:
アメリカ合衆国 (USA)
言語:
英語 (EN)