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    A novel pathway-based distance score enhances assessment of disease heterogeneity in gene expression.
    Yan, X ; Liang, A ; et al.
    In: BMC bioinformatics, Jg. 18 (2017-06-20), Heft 1, S. 309
    Online academicJournal
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    Novel methods to optimize gene and statistic test for evaluation - an application for Escherichia coli.
    Tuan-Anh, T ; Ly, LT ; et al.
    In: BMC bioinformatics, Jg. 18 (2017-02-10), Heft 1, S. 100
    Online academicJournal
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    Wie komme ich dran?
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    A novel meta-analysis based on data augmentation and elastic data shared lasso regularization for gene expression
    Huang, Hai-Hui ; Rao, Hao ; et al.
    In: BMC Bioinformatics, Jg. 23 (2022-08-01), Heft S10, S. 1-24
    Online academicJournal
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    A novel meta-analysis based on data augmentation and elastic data shared lasso regularization for gene expression
    Huang, Hai-Hui ; Rao, Hao ; et al.
    In: BMC Bioinformatics, Jg. 23 (2022-08-01), Heft Suppl 10
    Online academicJournal
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    A novel and innovative cancer classification framework through a consecutive utilization of hybrid feature selection.
    Mahto, Rajul ; Ahmed, Saboor Uddin ; et al.
    In: BMC Bioinformatics, Jg. 24 (2023-12-15), Heft 1, S. 1-26
    Online academicJournal
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    HoughFeature, a novel method for assessing drug effects in three-color cDNA microarray experiments.
    Zhao, H ; Yan, H
    In: BMC bioinformatics, Jg. 8 (2007-07-17), S. 256
    Online academicJournal
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    Propensity scores as a novel method to guide sample allocation and minimize batch effects during the design of high throughput experiments.
    Carry, Patrick M. ; Vigers, Tim ; et al.
    In: BMC Bioinformatics, Jg. 24 (2023-03-07), Heft 1, S. 1-18
    Online academicJournal
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    An integrative network-based approach to identify novel disease genes and pathways: a case study in the context of inflammatory bowel disease
    Eguchi, Ryohei ; Mohammand Bozlul Karim ; et al.
    In: BMC Bioinformatics, Jg. 19 (2018-07-01), Heft 1, S. 1-12
    Online academicJournal
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    PΨFinder: a practical tool for the identification and visualization of novel pseudogenes in DNA sequencing data.
    Abrahamsson, Sanna ; Eiengård, Frida ; et al.
    In: BMC Bioinformatics, Jg. 23 (2022-10-23), Heft 1, S. 1-11
    Online academicJournal
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    An integrative network-based approach to identify novel disease genes and pathways: a case study in the context of inflammatory bowel disease
    Eguchi, Ryohei ; Karim, Mohammand Bozlul ; et al.
    In: BMC Bioinformatics, Jg. 19 (2018-07-13), Heft 1
    Online academicJournal
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    Comparing de novo transcriptome assembly tools in di- and autotetraploid non-model plant species.
    Madritsch, Silvia ; Burg, Agnes ; et al.
    In: BMC Bioinformatics, Jg. 22 (2021-03-22), Heft 1, S. 1-17
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    Identification of a novel miRNA-based recurrence and prognosis prediction biomarker for hepatocellular carcinoma.
    Zhang, Xuanfeng ; Zhang, Dong ; et al.
    In: BMC Bioinformatics, Jg. 23 (2022-11-14), Heft 1, S. 1-15
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    A novel method for predicting cell abundance based on single-cell RNA-seq data.
    Peng, Jiajie ; Han, Lu ; et al.
    In: BMC Bioinformatics, Jg. 22 (2021-08-25), S. 1-15
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    A machine learning-based gene signature of response to the novel alkylating agent LP-184 distinguishes its potential tumor indications.
    Kathad, Umesh ; Kulkarni, Aditya ; et al.
    In: BMC Bioinformatics, Jg. 22 (2021-03-02), Heft 1, S. 1-23
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    Reference-guided de novo assembly approach improves genome reconstruction for related species.
    Lischer, Heidi E. L. ; Shimizu, Kentaro K.
    In: BMC Bioinformatics, Jg. 18 (2017-11-10), S. 1-12
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    A novel essential protein identification method based on PPI networks and gene expression data.
    Zhong, Jiancheng ; Tang, Chao ; et al.
    In: BMC Bioinformatics, 2021-05-13, S. 1-21
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    STAble: a novel approach to de novo assembly of RNA-seq data and its application in a metabolic model network based metatranscriptomic workflow.
    Saggese, Igor ; Bona, Elisa ; et al.
    In: BMC Bioinformatics, Jg. 19 (2018-07-02), S. 127-137
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    Combining independent de novo assemblies optimizes the coding transcriptome for nonconventional model eukaryotic organisms.
    Cerveau, Nicolas ; Jackson, Daniel J.
    In: BMC Bioinformatics, Jg. 17 (2016-12-09), S. 1-13
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