Uncovering cancer vulnerabilities by machine learning prediction of synthetic lethality.

Benfatto, Salvatore; Serçin, Özdemirhan; Dejure, Francesca R; Abdollahi, Amir; Zenke, Frank T; Mardin, Balca R

Benfatto, Salvatore; Serçin, Özdemirhan; Dejure, Francesca R; Abdollahi, Amir; Zenke, Frank T; Mardin, Balca R.

Afiliação

Benfatto S; BioMed X Institute (GmbH), Im Neuenheimer Feld 583, 69120, Heidelberg, Germany.
Serçin Ö; BioMed X Institute (GmbH), Im Neuenheimer Feld 583, 69120, Heidelberg, Germany.
Dejure FR; BioMed X Institute (GmbH), Im Neuenheimer Feld 583, 69120, Heidelberg, Germany.
Abdollahi A; Division of Molecular and Translational Radiation Oncology, National Centre for Tumour Diseases (NCT), Heidelberg University Hospital, 69120, Heidelberg, Germany.
Zenke FT; Translational Innovation Platform Oncology & Immuno-Oncology, Merck KGaA, Frankfurter Str. 250, 64293, Darmstadt, Germany.
Mardin BR; BioMed X Institute (GmbH), Im Neuenheimer Feld 583, 69120, Heidelberg, Germany. mardin@bio.mx.

Mol Cancer ; 20(1): 111, 2021 08 28.

Article em En | MEDLINE | ID: mdl-34454516

Assuntos

Biologia Computacional/métodos; Aprendizado de Máquina; Modelos Biológicos; Neoplasias/etiologia; Mutações Sintéticas Letais; Linhagem Celular Tumoral; Suscetibilidade a Doenças; Perfilação da Expressão Gênica/métodos; Predisposição Genética para Doença; Genômica/métodos; Humanos; Neoplasias/metabolismo

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Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Biologia Computacional / Aprendizado de Máquina / Mutações Sintéticas Letais / Modelos Biológicos / Neoplasias Tipo de estudo: Prognostic_studies / Risk_factors_studies Limite: Humans Idioma: En Revista: Mol Cancer Assunto da revista: NEOPLASIAS Ano de publicação: 2021 Tipo de documento: Article País de afiliação: Alemanha País de publicação: Reino Unido

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