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综合多矩分析揭示了与疾病进展相关的新型特发性肺纤维化亚型。呼吸研究。24（1），1-12。•Ren，Yue，Peifeng Ruan，Mark Segal，Mirela Dobre，Jeffrey R. Schelling，Upasana Banerjee，Tariq Shafi，Peter Ganz，Ruth F. Dubin和Cric研究研究人员。2023。评估透析肾衰竭患者的大规模适体蛋白质组学平台。PLOS ONE。 18（12），E0293945。 •Peifeng Ruan和Shuang Wang。 2021。 disnep：一种特异性基因网络增强，以改善优先候选疾病基因的优先级。 生物信息学的简报，22（4），P.BBAA241。 •Peifeng Ruan，Shuang Wang和Hua Liang。 2020。mirpls：一种使用microRNA的癌症亚型的部分线性结构标识符方法。 生物信息学，36（19），pp.4902-4909。 •Peifeng Ruan，Ya Wang，Ronglai Shen和Shuang Wang。 2019。 使用关联信号注释来增强相似性网络融合。 生物信息学，35（19），pp.3718-3726。 •Hailin Huang，Jizi Shangguan，Peifeng Ruan和Hua Liang。 2019。 在高维AFT模型中的双层特征选择，并应用了基因组研究。 遗传学和分子生物学中的统计应用，18（5）。 •Ya Wang，Min Qian，Peifeng Ruan，Andrew E. Teschendorff和Shuang Wang。 2019。 使用加权表观遗传距离的方法检测表观遗传缺陷。 核酸研究，47（1），pp.e6-e6。PLOS ONE。18（12），E0293945。•Peifeng Ruan和Shuang Wang。2021。disnep：一种特异性基因网络增强，以改善优先候选疾病基因的优先级。生物信息学的简报，22（4），P.BBAA241。•Peifeng Ruan，Shuang Wang和Hua Liang。2020。mirpls：一种使用microRNA的癌症亚型的部分线性结构标识符方法。生物信息学，36（19），pp.4902-4909。•Peifeng Ruan，Ya Wang，Ronglai Shen和Shuang Wang。2019。使用关联信号注释来增强相似性网络融合。生物信息学，35（19），pp.3718-3726。•Hailin Huang，Jizi Shangguan，Peifeng Ruan和Hua Liang。2019。在高维AFT模型中的双层特征选择，并应用了基因组研究。遗传学和分子生物学中的统计应用，18（5）。•Ya Wang，Min Qian，Peifeng Ruan，Andrew E. Teschendorff和Shuang Wang。2019。使用加权表观遗传距离的方法检测表观遗传缺陷。核酸研究，47（1），pp.e6-e6。•Peifeng Ruan，Jing Shen，Regina M. Santella，Shuigen Zhou和Shuang Wang。2016。nepic：一种使用均值和方差组合信号进行表观遗传学研究的网络辅助算法。核酸研究，44（16），E134-E134。
Ruan，Peifeng-定量生物医学研究中心Ruan，Peifeng-定量生物医学研究中心
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