Deep learning reveals cuproptosis features assist in predict prognosis and guide immunotherapy in lung adenocarcinoma.

Li, Gang; Luo, Qingsong; Wang, Xuehai; Zeng, Fuchun; Feng, Gang; Che, Guowei

Li, Gang; Luo, Qingsong; Wang, Xuehai; Zeng, Fuchun; Feng, Gang; Che, Guowei.

Afiliação

Li G; Department of Thoracic Surgery, West-China Hospital, Sichuan University, Chengdu, China.
Luo Q; Department of Thoracic Surgery, Sichuan Provincial People's Hospital, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu, China.
Wang X; Sichuan Translational Medicine Research Hospital, Chinese Academy of Sciences, Chengdu, China.
Zeng F; Department of Thoracic Surgery, Sichuan Provincial People's Hospital, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu, China.
Feng G; Sichuan Translational Medicine Research Hospital, Chinese Academy of Sciences, Chengdu, China.
Che G; Department of Thoracic Surgery, Sichuan Provincial People's Hospital, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu, China.

Front Endocrinol (Lausanne) ; 13: 970269, 2022.

Article em En | MEDLINE | ID: mdl-36060936

Assuntos

Adenocarcinoma de Pulmão; Apoptose; Aprendizado Profundo; Neoplasias Pulmonares; Humanos; Adenocarcinoma de Pulmão/genética; Adenocarcinoma de Pulmão/metabolismo; Adenocarcinoma de Pulmão/terapia; Regulação Neoplásica da Expressão Gênica; Imunoterapia; Neoplasias Pulmonares/genética; Neoplasias Pulmonares/terapia; Prognóstico; Cobre

Palavras-chave

cuproptosis; deep learning; lung adenocarcinoma; prognosis; risk model

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Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Apoptose / Adenocarcinoma de Pulmão / Aprendizado Profundo / Neoplasias Pulmonares Tipo de estudo: Prognostic_studies / Risk_factors_studies Limite: Humans Idioma: En Revista: Front Endocrinol (Lausanne) Ano de publicação: 2022 Tipo de documento: Article País de afiliação: China País de publicação: Suíça

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