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.

Afiliação

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 em En | MEDLINE | ID: mdl-34297621

Assuntos

Biologia Computacional/métodos; Mutação; Neoplasias/genética; Neoplasias/patologia; Análise de Célula Única/métodos; Aprendizado Profundo; Humanos; Funções Verossimilhança; Filogenia; Análise de Sequência de DNA

Palavras-chave

combinatorial optimization; single-cell DNA sequencing; tumor evolution

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Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Biologia Computacional / Análise de Célula Única / Mutação / Neoplasias Limite: Humans Idioma: En Revista: J Comput Biol Assunto da revista: BIOLOGIA MOLECULAR / INFORMATICA MEDICA Ano de publicação: 2021 Tipo de documento: Article País de afiliação: Estados Unidos País de publicação: Estados Unidos

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