Bayesian approach for predicting responses to therapy from high-dimensional time-course gene expression profiles.

Fukushima, Arika; Sugimoto, Masahiro; Hiwa, Satoru; Hiroyasu, Tomoyuki

Fukushima, Arika; Sugimoto, Masahiro; Hiwa, Satoru; Hiroyasu, Tomoyuki.

Afiliação

Fukushima A; Graduate School of Life and Medical Sciences, Doshisha University, Kyotanabe-shi, Kyoto, 610-0321, Japan.
Sugimoto M; Research and Development Center for Minimally Invasive Therapies, Institute of Medical Science, Tokyo Medical University, Shinjuku, Tokyo, 160-8402, Japan.
Hiwa S; Institute for Advanced Biosciences, Keio University, Tsuruoka, Yamagata, 997-0052, Japan.
Hiroyasu T; Faculty of Life and Medical Sciences, Doshisha University, Kyotanabe-shi, Kyoto, 610-0321, Japan.

BMC Bioinformatics ; 22(1): 132, 2021 Mar 18.

Article em En | MEDLINE | ID: mdl-33736614

Assuntos

Hepatite C; Esclerose Múltipla; Teorema de Bayes; Hepacivirus/genética; Hepatite C/tratamento farmacológico; Hepatite C/genética; Humanos; Esclerose Múltipla/tratamento farmacológico; Esclerose Múltipla/genética; Transcriptoma

Palavras-chave

Bayesian; Gene expression profiles; Prediction; Therapy response; Time-course data

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Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Hepatite C / Esclerose Múltipla Tipo de estudo: Prognostic_studies / Risk_factors_studies Limite: Humans Idioma: En Revista: BMC Bioinformatics Assunto da revista: INFORMATICA MEDICA Ano de publicação: 2021 Tipo de documento: Article País de afiliação: Japão País de publicação: Reino Unido

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