ScalpelSig Designs Targeted Genomic Panels from Data to Detect Activity of Mutational Signatures.

Franzese, Nicholas; Fan, Jason; Sharan, Roded; Leiserson, Mark D M

Franzese, Nicholas; Fan, Jason; Sharan, Roded; Leiserson, Mark D M.

Afiliación

Franzese N; Department of Computer Science and Center for Bioinformatics and Computational Biology, University of Maryland, College Park, Maryland, USA.
Fan J; Department of Computer Science, Northwestern University, Evanston, Illinois, USA.
Sharan R; National Institutes of Health, Bethesda, Maryland, USA.
Leiserson MDM; Department of Computer Science and Center for Bioinformatics and Computational Biology, University of Maryland, College Park, Maryland, USA.

J Comput Biol ; 29(1): 56-73, 2022 01.

Article en En | MEDLINE | ID: mdl-34986026

Asunto(s)

Algoritmos; Análisis Mutacional de ADN/estadística & datos numéricos; Genómica/estadística & datos numéricos; Neoplasias de la Mama/genética; Estudios de Cohortes; Biología Computacional; Bases de Datos Genéticas/estadística & datos numéricos; Femenino; Humanos; Aprendizaje Automático; Mutación; Secuenciación Completa del Genoma/estadística & datos numéricos

Palabras clave

cancer genomics; combinatorial optimization; mutational signatures

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Texto completo: 1 Colección: 01-internacional Banco de datos: MEDLINE Asunto principal: Algoritmos / Análisis Mutacional de ADN / Genómica Tipo de estudio: Etiology_studies / Evaluation_studies / Incidence_studies / Observational_studies / Prognostic_studies / Risk_factors_studies Límite: Female / Humans Idioma: En Revista: J Comput Biol Asunto de la revista: BIOLOGIA MOLECULAR / INFORMATICA MEDICA Año: 2022 Tipo del documento: Article País de afiliación: Estados Unidos

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