Accurate Ensemble Prediction of Somatic Mutations with SMuRF2.

Huang, Weitai; Sim, Ngak Leng; Skanderup, Anders J

Huang, Weitai; Sim, Ngak Leng; Skanderup, Anders J.

Afiliación

Huang W; Laboratory of Computational Cancer Genomics, Genome Institute of Singapore, A*STAR (Agency for Science, Technology and Research), Singapore, Singapore. huangwt@gis.a-star.edu.sg.
Sim NL; Laboratory of Computational Cancer Genomics, Genome Institute of Singapore, A*STAR (Agency for Science, Technology and Research), Singapore, Singapore.
Skanderup AJ; Laboratory of Computational Cancer Genomics, Genome Institute of Singapore, A*STAR (Agency for Science, Technology and Research), Singapore, Singapore.

Methods Mol Biol ; 2493: 53-66, 2022.

Article en En | MEDLINE | ID: mdl-35751808

Asunto(s)

Secuenciación de Nucleótidos de Alto Rendimiento; Neoplasias; Algoritmos; Exoma; Secuenciación de Nucleótidos de Alto Rendimiento/métodos; Humanos; Mutación; Neoplasias/genética; Ubiquitina-Proteína Ligasas/genética

Palabras clave

Bioinformatics tools; Cancer genomics; Next-generation sequencing; Somatic mutation calling; Supervised machine-learning

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Texto completo: 1 Colección: 01-internacional Banco de datos: MEDLINE Asunto principal: Secuenciación de Nucleótidos de Alto Rendimiento / Neoplasias Tipo de estudio: Prognostic_studies / Risk_factors_studies Límite: Humans Idioma: En Revista: Methods Mol Biol Asunto de la revista: BIOLOGIA MOLECULAR Año: 2022 Tipo del documento: Article País de afiliación: Singapur

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