Machine learning multi-omics analysis reveals cancer driver dysregulation in pan-cancer cell lines compared to primary tumors

Autor:	Lauren M. Sanders, Rahul Chandra, Navid Zebarjadi, Holly C. Beale, A. Geoffrey Lyle, Analiz Rodriguez, Ellen Towle Kephart, Jacob Pfeil, Allison Cheney, Katrina Learned, Rob Currie, Leonid Gitlin, David Vengerov, David Haussler, Sofie R. Salama, Olena M. Vaske
Jazyk:	angličtina
Rok vydání:	2022
Předmět:	Biology (General) QH301-705.5
Zdroj:	Communications Biology, Vol 5, Iss 1, Pp 1-11 (2022)
Druh dokumentu:	article
ISSN:	2399-3642
DOI:	10.1038/s42003-022-04075-4
Popis:	Using a support vector machine learning approach and multi-omics data, dysregulation of key cancer driver pathways is revealed in cancer cell lines compared to primary tumors.
Databáze:	Directory of Open Access Journals
Externí odkaz:	https://doaj.org/article/ae37f4fd1afe478ab8fe248e3f11b99f Zobrazit plný text záznamu View record in DOAJ Plný text ve formátu PDF Plný text ve formátu HTML
Nepřihlášeným uživatelům se plný text nezobrazuje	K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.