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Pediatric Sarcoma Data Forms a Unique Cluster Measured via the Earth Mover's Distance.
Chen, Yongxin; Cruz, Filemon Dela; Sandhu, Romeil; Kung, Andrew L; Mundi, Prabhjot; Deasy, Joseph O; Tannenbaum, Allen.
Afiliação
  • Chen Y; Memorial Sloan Kettering Cancer Center, Department of Medical Physics, New York, 10064, USA.
  • Cruz FD; Memorial Sloan Kettering Cancer Center, Department of Pediatrics, New York, 10064, USA.
  • Sandhu R; Stony Brook University, Department of Biomedical Informatics, Stony Brook, 11794, USA.
  • Kung AL; Memorial Sloan Kettering Cancer Center, Department of Pediatrics, New York, 10064, USA.
  • Mundi P; Columbia University, Department of Medical Oncology, New York, 10032, USA.
  • Deasy JO; Memorial Sloan Kettering Cancer Center, Department of Medical Physics, New York, 10064, USA.
  • Tannenbaum A; Stony Brook University, Departments of Computer Science and Applied Mathematics & Statistics, Stony Brook, 11794, USA. allen.tannenbaum@stonybrook.edu.
Sci Rep ; 7(1): 7035, 2017 08 01.
Article em En | MEDLINE | ID: mdl-28765612
ABSTRACT
In this note, we combined pediatric sarcoma data from Columbia University with adult sarcoma data collected from TCGA, in order to see if one can automatically discern a unique pediatric cluster in the combined data set. Using a novel clustering pipeline based on optimal transport theory, this turned out to be the case. The overall methodology may find uses for the classification of data from other biological networking problems.
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Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Sarcoma / Reconhecimento Automatizado de Padrão / Análise por Conglomerados / Bioestatística / Perfilação da Expressão Gênica Limite: Humans País/Região como assunto: America do sul / Colombia Idioma: En Ano de publicação: 2017 Tipo de documento: Article
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