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Prioritizing predictive biomarkers for gene essentiality in cancer cells with mRNA expression data and DNA copy number profile

机译:用mRNA表达数据和DNA拷贝数概况优先考虑癌细胞基因生物标志物的预测生物标志物

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摘要

Motivation: Finding driver genes that are responsible for the aberrant proliferation rate of cancer cells is informative for both cancer research and the development of targeted drugs. The established experimental and computational methods are labor-intensive. To make algorithms feasible in real clinical settings, methods that can predict driver genes using less experimental data are urgently needed.
机译:动机:发现负责癌细胞异常增殖率的司机基因是癌症研究和靶向药物的发展。 建立的实验和计算方法是劳动密集型的。 为了使实际临床环境中可行的算法,迫切需要可以预测使用更少的实验数据预测驾驶员基因的方法。

著录项

  • 来源
    《Bioinformatics》 |2018年第23期|共8页
  • 作者单位

    Univ Michigan Dept Computat Med &

    Bioinformat Ann Arbor MI 48109 USA;

    Univ Michigan Dept Computat Med &

    Bioinformat Ann Arbor MI 48109 USA;

    Univ Michigan Dept Computat Med &

    Bioinformat Ann Arbor MI 48109 USA;

    Chinese Acad Sci Chongqing Inst Green &

    Intelligent Technol Key Lab Big Data &

    Intelligent Comp Chongqing 400714 Peoples R China;

    Univ Michigan Dept Computat Med &

    Bioinformat Ann Arbor MI 48109 USA;

  • 收录信息
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类 生物工程学(生物技术);
  • 关键词

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