A denoised multi-omics integration framework for cancer subtype classification and survival prediction.

Pang, Jiali; Liang, Bilin; Ding, Ruifeng; Yan, Qiujuan; Chen, Ruiyao; Xu, Jie

Pang, Jiali; Liang, Bilin; Ding, Ruifeng; Yan, Qiujuan; Chen, Ruiyao; Xu, Jie.

Afiliação

Pang J; Shanghai Artificial Intelligence Laboratory, Shanghai, China.
Liang B; Shanghai Artificial Intelligence Laboratory, Shanghai, China.
Ding R; Department of Anesthesiology, Changzheng Hospital, Second Affiliated Hospital of Naval Medical University, Shanghai, China.
Yan Q; Shanghai Artificial Intelligence Laboratory, Shanghai, China.
Chen R; Shanghai Artificial Intelligence Laboratory, Shanghai, China.
Xu J; Shanghai Artificial Intelligence Laboratory, Shanghai, China.

Brief Bioinform ; 24(5)2023 09 20.

Article em En | MEDLINE | ID: mdl-37594302

Assuntos

Genômica; Neoplasias; Humanos; Genômica/métodos; Multiômica; Neoplasias/genética; Algoritmos

Palavras-chave

artificial intelligence; cancer subtype classification; multi-omics integration; omics-data denoising; survival prediction

Texto completo

Imprimir

XML

PubMed Links

Buscar no Google

Texto completo: 1 Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Genômica / Neoplasias Idioma: En Ano de publicação: 2023 Tipo de documento: Article

Texto completo

Imprimir

XML

PubMed Links

Buscar no Google

Texto completo: 1 Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Genômica / Neoplasias Idioma: En Ano de publicação: 2023 Tipo de documento: Article