Studying the History of Tumor Evolution from Single-Cell Sequencing Data by Exploring the Space of Binary Matrices.

Malikic, Salem; Mehrabadi, Farid Rashidi; Azer, Erfan Sadeqi; Ebrahimabadi, Mohammad Haghir; Sahinalp, Suleyman Cenk

Malikic, Salem; Mehrabadi, Farid Rashidi; Azer, Erfan Sadeqi; Ebrahimabadi, Mohammad Haghir; Sahinalp, Suleyman Cenk.

Afiliación

Malikic S; Cancer Data Science Laboratory, Center for Cancer Research, National Cancer Institute, National Institutes of Health, Bethesda, Maryland, USA.
Mehrabadi FR; Department of Computer Science, Indiana University, Bloomington, Indiana, USA.
Azer ES; Cancer Data Science Laboratory, Center for Cancer Research, National Cancer Institute, National Institutes of Health, Bethesda, Maryland, USA.
Ebrahimabadi MH; Department of Computer Science, Indiana University, Bloomington, Indiana, USA.
Sahinalp SC; Department of Computer Science, Indiana University, Bloomington, Indiana, USA.

J Comput Biol ; 28(9): 857-879, 2021 09.

Article en En | MEDLINE | ID: mdl-34297621

Asunto(s)

Biología Computacional/métodos; Mutación; Neoplasias/genética; Neoplasias/patología; Análisis de la Célula Individual/métodos; Aprendizaje Profundo; Humanos; Funciones de Verosimilitud; Filogenia; Análisis de Secuencia de ADN

Palabras clave

combinatorial optimization; single-cell DNA sequencing; tumor evolution

Texto completo

Añadir a Mi BVS

Imprimir

XML

PubMed Links

Buscar en Google

Texto completo: 1 Colección: 01-internacional Base de datos: MEDLINE Asunto principal: Biología Computacional / Análisis de la Célula Individual / Mutación / Neoplasias Límite: Humans Idioma: En Revista: J Comput Biol Asunto de la revista: BIOLOGIA MOLECULAR / INFORMATICA MEDICA Año: 2021 Tipo del documento: Article País de afiliación: Estados Unidos Pais de publicación: Estados Unidos

Texto completo

Añadir a Mi BVS

Imprimir

XML

PubMed Links

Buscar en Google