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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。