Elucidation of dynamic microRNA regulations in cancer progression using integrative machine learning.

Dogan, Haluk; Hakguder, Zeynep; Madadjim, Roland; Scott, Stephen; Pierobon, Massimiliano; Cui, Juan

Dogan, Haluk; Hakguder, Zeynep; Madadjim, Roland; Scott, Stephen; Pierobon, Massimiliano; Cui, Juan.

Afiliação

Dogan H; Department of Computer Science and Engineering (CSE) at the University of Nebraska- Lincoln (UNL), Lincoln, NE 68588-0115, USA.
Hakguder Z; CSE department at UNL, Lincoln, NE 68588-0115, USA.
Madadjim R; CSE department at UNL, Lincoln, NE 68588-0115, USA.
Scott S; CSE department at UNL, Lincoln, NE 68588-0115, USA.
Pierobon M; CSE department at UNL, Lincoln, NE 68588-0115, USA.
Cui J; CSE department at UNL, Lincoln, NE 68588-0115, USA.

Brief Bioinform ; 22(6)2021 11 05.

Article em En | MEDLINE | ID: mdl-34373890

Assuntos

Neoplasias da Mama/genética; Aprendizado de Máquina; MicroRNAs/genética; Neoplasias da Mama/patologia; Progressão da Doença; Feminino; Redes Reguladoras de Genes; Humanos; Modelos Teóricos

Palavras-chave

Bayesian network; Gaussian process; Markov random field; functional analysis; gene regulatory network; graphical models; miRNA binding

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Texto completo: 1 Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Neoplasias da Mama / MicroRNAs / Aprendizado de Máquina Tipo de estudo: Prognostic_studies Limite: Female / Humans Idioma: En Revista: Brief Bioinform Assunto da revista: BIOLOGIA / INFORMATICA MEDICA Ano de publicação: 2021 Tipo de documento: Article País de afiliação: Estados Unidos

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