Prediction of disease-associated functional variants in noncoding regions through a comprehensive analysis by integrating datasets and features.

Lu, Yu; Wu, Yiming; Liu, Yuan; Li, Yizhou; Jing, Runyu; Li, Menglong

Lu, Yu; Wu, Yiming; Liu, Yuan; Li, Yizhou; Jing, Runyu; Li, Menglong.

Afiliación

Lu Y; College of Chemistry, Sichuan University, Chengdu, Sichuan, China.
Wu Y; Charles Bronfman Institute for Personalized Medicine, Icahn School of Medicine at Mount Sinai, New York, New York, USA.
Liu Y; College of Chemistry, Sichuan University, Chengdu, Sichuan, China.
Li Y; College of Chemistry, Sichuan University, Chengdu, Sichuan, China.
Jing R; College of Cybersecurity, Sichuan University, Chengdu, Sichuan, China.
Li M; College of Chemistry, Sichuan University, Chengdu, Sichuan, China.

Hum Mutat ; 42(6): 667-684, 2021 06.

Article en En | MEDLINE | ID: mdl-33822436

Asunto(s)

Algoritmos; Biología Computacional/métodos; Enfermedad/genética; ARN no Traducido/genética; Simulación por Computador; Bases de Datos Genéticas; Conjuntos de Datos como Asunto; Predisposición Genética a la Enfermedad/genética; Pruebas Genéticas/métodos; Humanos; Polimorfismo de Nucleótido Simple; Reproducibilidad de los Resultados; Sensibilidad y Especificidad; Diseño de Software

Palabras clave

complex diseases; feature importance; functional variants; noncoding regions; random forest

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Texto completo: 1 Banco de datos: MEDLINE Asunto principal: Algoritmos / Enfermedad / Biología Computacional / ARN no Traducido Tipo de estudio: Diagnostic_studies / Prognostic_studies / Risk_factors_studies Límite: Humans Idioma: En Revista: Hum Mutat Asunto de la revista: GENETICA MEDICA Año: 2021 Tipo del documento: Article País de afiliación: China

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