Identification of 12 cancer types through genome deep learning.

Sun, Yingshuai; Zhu, Sitao; Ma, Kailong; Liu, Weiqing; Yue, Yao; Hu, Gang; Lu, Huifang; Chen, Wenbin

Sun, Yingshuai; Zhu, Sitao; Ma, Kailong; Liu, Weiqing; Yue, Yao; Hu, Gang; Lu, Huifang; Chen, Wenbin.

Afiliação

Sun Y; BGI-Wuhan, BGI-Shenzhen, Wuhan, 430075, China.
Zhu S; BGI-Wuhan, BGI-Shenzhen, Wuhan, 430075, China. zhusitao@genomics.cn.
Ma K; China National GeneBank, BGI-Shenzhen, Shenzhen, 518116, China.
Liu W; BGI-Wuhan, BGI-Shenzhen, Wuhan, 430075, China.
Yue Y; BGI-Wuhan, BGI-Shenzhen, Wuhan, 430075, China.
Hu G; BGI-Wuhan, BGI-Shenzhen, Wuhan, 430075, China.
Lu H; China National GeneBank, BGI-Shenzhen, Shenzhen, 518116, China.
Chen W; China National GeneBank, BGI-Shenzhen, Shenzhen, 518116, China. chenwenbin@genomics.cn.

Sci Rep ; 9(1): 17256, 2019 11 21.

Article em En | MEDLINE | ID: mdl-31754222

Assuntos

Genômica/métodos; Neoplasias/classificação; Neoplasias/genética; Bases de Dados Genéticas; Aprendizado Profundo; Sequenciamento de Nucleotídeos em Larga Escala/métodos; Humanos; Mutação/genética; Redes Neurais de Computação

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Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Genômica / Neoplasias Tipo de estudo: Diagnostic_studies / Screening_studies Limite: Humans Idioma: En Revista: Sci Rep Ano de publicação: 2019 Tipo de documento: Article País de afiliação: China País de publicação: Reino Unido

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