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J Biotechnol ; 383: 86-93, 2024 Mar 10.
Artigo em Inglês | MEDLINE | ID: mdl-38280466

RESUMO

Advances in the field of genomics and transcriptomics have enabled researchers to identify gene signatures related to development and treatment of Small Cell Lung Cancer. In most cases, complex gene expression patterns are identified, comprising of genes with differential behavior. Most tools use single-genes as predictors of drug response, with only limited options for multi-gene use. Here we examine the potential of predicting drug response using these complex gene expression signatures by employing clustering and signal enrichment in Small Cell Lung Cancer. Our results demonstrate clustering genes from complex expression patterns helps identify differential activity of gene groups with alternate function which can then be used to predict drug response.


Assuntos
Neoplasias Pulmonares , Carcinoma de Pequenas Células do Pulmão , Humanos , Carcinoma de Pequenas Células do Pulmão/tratamento farmacológico , Carcinoma de Pequenas Células do Pulmão/genética , Carcinoma de Pequenas Células do Pulmão/metabolismo , Neoplasias Pulmonares/tratamento farmacológico , Neoplasias Pulmonares/genética , Neoplasias Pulmonares/metabolismo , Perfilação da Expressão Gênica , Transcriptoma/genética , Linhagem Celular
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