Learning mutational graphs of individual tumour evolution from single-cell and multi-region sequencing data.

Ramazzotti, Daniele; Graudenzi, Alex; De Sano, Luca; Antoniotti, Marco; Caravagna, Giulio

Ramazzotti, Daniele; Graudenzi, Alex; De Sano, Luca; Antoniotti, Marco; Caravagna, Giulio.

Afiliação

Ramazzotti D; Department of Pathology, Stanford University, Palo Alto, 94305, CA, USA.
Graudenzi A; Dipartimento di Informatica, Sistemistica e Comunicazione, Università degli Studi di Milano-Bicocca, Viale Sarca 336, Milan, 20126, Italy. alex.graudenzi@unimib.it.
De Sano L; Institute of Molecular Bioimaging and Physiology of the Italian National Research Council (IBFM-CNR), Viale F.lli Cervi 93, Segrate, Milan, 20090, Italy. alex.graudenzi@unimib.it.
Antoniotti M; Dipartimento di Informatica, Sistemistica e Comunicazione, Università degli Studi di Milano-Bicocca, Viale Sarca 336, Milan, 20126, Italy.
Caravagna G; Dipartimento di Informatica, Sistemistica e Comunicazione, Università degli Studi di Milano-Bicocca, Viale Sarca 336, Milan, 20126, Italy.

BMC Bioinformatics ; 20(1): 210, 2019 Apr 25.

Article em En | MEDLINE | ID: mdl-31023236

Assuntos

Algoritmos; Neoplasias/patologia; Biologia Computacional/métodos; Evolução Molecular; Humanos; Mutação; Neoplasias/classificação; Neoplasias/genética; Análise de Sequência de DNA; Análise de Célula Única

Palavras-chave

Cancer evolution; Multi-region sequencing; Mutational graphs; Single-cell sequencing; Single-tumour evolution; Tumour phylogeny

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Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Algoritmos / Neoplasias Limite: Humans Idioma: En Ano de publicação: 2019 Tipo de documento: Article

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