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Efficient inference of cancer progression models
Daniele Ramazzotti, Giulio Caravagna, Loes Olde Loohuis, Alex Graudenzi, Ilya Korsunsky, Giancarlo Mauri, Marco Antoniotti, Bud Mishra
doi: https://doi.org/10.1101/008110
Daniele Ramazzotti
1Dipartimento di Informatica Sistemistica e Comunicazione, Università degli Studi Milano-Bicocca, Milano, Italy
Giulio Caravagna
1Dipartimento di Informatica Sistemistica e Comunicazione, Università degli Studi Milano-Bicocca, Milano, Italy
Loes Olde Loohuis
2Center for Neurobehavioral Genetics, University of California, Los Angeles, USA
Alex Graudenzi
1Dipartimento di Informatica Sistemistica e Comunicazione, Università degli Studi Milano-Bicocca, Milano, Italy
Ilya Korsunsky
3Courant Institute of Mathematical Sciences, New York University, New York, USA
Giancarlo Mauri
1Dipartimento di Informatica Sistemistica e Comunicazione, Università degli Studi Milano-Bicocca, Milano, Italy
Marco Antoniotti
1Dipartimento di Informatica Sistemistica e Comunicazione, Università degli Studi Milano-Bicocca, Milano, Italy
Bud Mishra
3Courant Institute of Mathematical Sciences, New York University, New York, USA
Article usage
Posted August 19, 2014.
Efficient inference of cancer progression models
Daniele Ramazzotti, Giulio Caravagna, Loes Olde Loohuis, Alex Graudenzi, Ilya Korsunsky, Giancarlo Mauri, Marco Antoniotti, Bud Mishra
bioRxiv 008110; doi: https://doi.org/10.1101/008110
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