Machine learning extracts oncogenic-specific Î³-H2AX foci formation pattern upon genotoxic stress.

Furuya, Kanji; Ikura, Masae; Ikura, Tsuyoshi

Furuya, Kanji; Ikura, Masae; Ikura, Tsuyoshi.

Afiliación

Furuya K; Laboratory of Genome Maintenance, Department of Genome Biology, Radiation Biology Center, Graduate School of Biostudies, Kyoto University, Kyoto, Japan.
Ikura M; Laboratory of Chromatin Regulatory Network, Department of Genome Biology, Radiation Biology Center, Graduate School of Biostudies, Kyoto University, Kyoto, Japan.
Ikura T; Laboratory of Chromatin Regulatory Network, Department of Genome Biology, Radiation Biology Center, Graduate School of Biostudies, Kyoto University, Kyoto, Japan.

Genes Cells ; 28(3): 237-243, 2023 Mar.

Article en En | MEDLINE | ID: mdl-36565298

Asunto(s)

Daño del ADN; Histonas; Humanos; Línea Celular; Histonas/metabolismo; Aprendizaje Automático; Fosforilación

Palabras clave

TIP60; machine learning; oncogenesis; Î³-H2AX

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Texto completo: 1 Colección: 01-internacional Banco de datos: MEDLINE Asunto principal: Daño del ADN / Histonas Límite: Humans Idioma: En Revista: Genes Cells Asunto de la revista: BIOLOGIA MOLECULAR Año: 2023 Tipo del documento: Article País de afiliación: Japón

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