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    Dirichlet process mixture models for single-cell RNA-seq clustering
  2. 62
    por Vicente Elos, Lourdes Guadalupe
    Publicado 2005
    Tesis Libro
    "Dermatosis más frecuentes en trabajadores de la construcción vs. trabajadores IMSS"
  3. 63
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    Missing value imputation improves clustering and interpretation of gene expression microarray data
  4. 64
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    Probe-level estimation improves the detection of differential splicing in Affymetrix exon array studies
  5. 65
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    Prenatal development in rural South Africa: Relationship between birth weight and access to fathers and grandparents
  6. 66
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    ROTS: reproducible RNA-seq biomarker detector—prognostic markers for clear cell renal cell cancer
  7. 67
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    Contribution of smoking-attributable mortality to life expectancy differences by marital status among Finnish men and women, 1971–2010
  8. 68
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    The true malignancy rate in 135 patients with preoperative diagnosis of a lateral neck cyst
  9. 69
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    A new genus and two new species of South American Myodochini (Hemiptera, Heteroptera, Rhyparochromidae)
  10. 70
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    RepViz: a replicate-driven R tool for visualizing genomic regions
  11. 71
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    Ecological factors associated with suicide mortality among non-Hispanic whites
  12. 72
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    Computational strategies for single-cell multi-omics integration
  13. 73
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    ILoReg: a tool for high-resolution cell population identification from single-cell RNA-seq data
  14. 74
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    Stable Iterative Variable Selection
  15. 75
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    scShaper: an ensemble method for fast and accurate linear trajectory inference from single-cell RNA-seq data
  16. 76
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    Deep learning tools are top performers in long non-coding RNA prediction
  17. 77
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    Computational solutions for spatial transcriptomics
  18. 78
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    The effectiveness of digital gaming on the functioning and activity of older people living in long-term care facilities: a systematic review and meta-analysis
  19. 79
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    Return Migration Selection and Its Impact on the Migrant Mortality Advantage: New Evidence Using French Pension Data
  20. 80
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    Predicting Quantitative Genetic Interactions by Means of Sequential Matrix Approximation
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