Detalles de la búsqueda
1.
Statistical detection of synergy: New methods and a comparative study.
Pharm Stat
; 21(2): 345-360, 2022 03.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-34608741
2.
A broken promise: microbiome differential abundance methods do not control the false discovery rate.
Brief Bioinform
; 20(1): 210-221, 2019 01 18.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-28968702
3.
High dimensional surrogacy: computational aspects of an upscaled analysis.
J Biopharm Stat
; 30(1): 104-120, 2020.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-31462134
4.
A web application for sample size and power calculation in case-control microbiome studies.
Bioinformatics
; 32(13): 2038-40, 2016 07 01.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-27153704
5.
ViVaMBC: estimating viral sequence variation in complex populations from illumina deep-sequencing data using model-based clustering.
BMC Bioinformatics
; 16: 59, 2015 Feb 22.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-25887734
6.
A new modeling approach for quantifying expert opinion in the drug discovery process.
Stat Med
; 34(9): 1590-604, 2015 Apr 30.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-25705858
7.
Impact of selection bias on the evaluation of clusters of chemical compounds in the drug discovery process.
Pharm Stat
; 14(2): 129-38, 2015.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-25420717
8.
Response to comments on Jaki et al., A proposal for a new PhD level curriculum on quantitative methods for drug development. Pharm Stat 17(5):593-606, Sep/Oct 2018., DOI: https://doi.org/10.1002/pst.1873.
Pharm Stat
; 18(3): 284-286, 2019 05.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-30868716
9.
Genomic biomarkers for a binary clinical outcome in early drug development microarray experiments.
J Biopharm Stat
; 22(1): 72-92, 2012.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-22204528
10.
FABIA: factor analysis for bicluster acquisition.
Bioinformatics
; 26(12): 1520-7, 2010 Jun 15.
Artículo
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| MEDLINE | ID: mdl-20418340
11.
Informative or noninformative calls for gene expression: a latent variable approach.
Stat Appl Genet Mol Biol
; 9: Article 4, 2010.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-20196754
12.
A latent pharmacokinetic time profile to model dose-response survival data.
J Biopharm Stat
; 20(4): 759-67, 2010 Jul.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-20496204
13.
Correction for model selection bias using a modified model averaging approach for supervised learning methods applied to EEG experiments.
J Biopharm Stat
; 20(4): 768-86, 2010 Jul.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-20496205
14.
Model-based joint visualization of multiple compositional omics datasets.
NAR Genom Bioinform
; 2(3): lqaa050, 2020 Sep.
Artículo
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| MEDLINE | ID: mdl-33575602
15.
Sequence count data are poorly fit by the negative binomial distribution.
PLoS One
; 15(4): e0224909, 2020.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-32352970
16.
Investigating association between behavior, corticosterone, heart rate, and blood pressure in rats using surrogate marker evaluation methodology.
J Biopharm Stat
; 19(1): 133-49, 2009.
Artículo
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| MEDLINE | ID: mdl-19127472
17.
A unified framework for unconstrained and constrained ordination of microbiome read count data.
PLoS One
; 14(2): e0205474, 2019.
Artículo
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| MEDLINE | ID: mdl-30759084
18.
I/NI-calls for the exclusion of non-informative genes: a highly effective filtering tool for microarray data.
Bioinformatics
; 23(21): 2897-902, 2007 Nov 01.
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| MEDLINE | ID: mdl-17921172
19.
Testing for trends in dose-response microarray experiments: a comparison of several testing procedures, multiplicity and resampling-based inference.
Stat Appl Genet Mol Biol
; 6: Article26, 2007.
Artículo
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| MEDLINE | ID: mdl-18052909
20.
Combined models for data from in vitro-in vivo correlation experiments.
J Biopharm Stat
; 18(6): 1197-211, 2008.
Artículo
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| MEDLINE | ID: mdl-18991117