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Trade-offs inside the black box of neoantigen prediction.
Yao, Ning; Greenbaum, Benjamin D.
Afiliação
  • Yao N; Computational Oncology, Department of Epidemiology and Biostatistics, Memorial Sloan Kettering Cancer Center, New York, NY, USA.
  • Greenbaum BD; Computational Oncology, Department of Epidemiology and Biostatistics, Memorial Sloan Kettering Cancer Center, New York, NY, USA; Physiology, Biophysics and Systems Biology, Weill Cornell Medicine, Weill Cornell Medical College, New York, NY, USA. Electronic address: greenbab@mskcc.org.
Immunity ; 56(11): 2466-2468, 2023 Nov 14.
Article em En | MEDLINE | ID: mdl-37967528
ABSTRACT
Success of precision neoantigen-based immunotherapies hinges on the selection of immunogenic neoantigens, yet currently neither large-scale datasets nor streamlined methods are available to achieve this goal. Müller et al. present a large experimental dataset resource along with machine learning-based models to classify immunogenic neoantigens.
Assuntos

Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Antígenos de Neoplasias / Neoplasias Limite: Humans Idioma: En Revista: Immunity Assunto da revista: ALERGIA E IMUNOLOGIA Ano de publicação: 2023 Tipo de documento: Article País de afiliação: Estados Unidos

Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Antígenos de Neoplasias / Neoplasias Limite: Humans Idioma: En Revista: Immunity Assunto da revista: ALERGIA E IMUNOLOGIA Ano de publicação: 2023 Tipo de documento: Article País de afiliação: Estados Unidos
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