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Identification of Aberrantly Expressed Genes in Murine Glioblastoma During Radiotherapy via Bioinformatic Data Mining

机译:通过生物信息学数据挖掘对小鼠胶质母细胞瘤放疗过程中异常表达的基因进行鉴定

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摘要

Glioblastoma (GBM) is an aggressive tumor with a fast growth rate. Radioresistance of GBM can lead to high recurrence. In general, due to the protection of the blood–brain barrier, the immune environment of the central nervous system is unique. The immune response induced by radiotherapy is weak in GBM. In the present study, aberrantly expressed genes during radiotherapy were assessed in murine models based on microarray RNA data.
机译:胶质母细胞瘤(GBM)是一种具有快速生长速率的侵袭性肿瘤。 GBM的抗辐射性可导致高复发。通常,由于保护了血脑屏障,中枢神经系统的免疫环境是独特的。放射疗法诱导的免疫反应在GBM中较弱。在本研究中,基于微阵列RNA数据在鼠模型中评估了放疗期间异常表达的基因。

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