University of California Santa Cruz.;
机译:多OMICS数据的整合和深度表型启用细胞因子响应的预测
机译:Onco-proteogomics:用于准确表型预测的多OMICS水平数据集成
机译:RPPA蛋白质组学数据与多组学数据的拓扑集成,可通过途径活性推断来预测乳腺癌的存活率
机译:基于多OMICS数据的肝癌亚型分类和生存预测的集成框架
机译:多组学数据的综合分析可改善遗传风险预测和转录组范围的关联分析
机译:整合多组学数据和深度表型可以预测细胞因子反应
机译:多OMICS数据的集成和深度表型可以预测细胞因子响应