Detalles de la búsqueda
1.
A multimodal graph neural network framework for cancer molecular subtype classification.
BMC Bioinformatics
; 25(1): 27, 2024 Jan 15.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-38225583
2.
Identification of Copy Number Alterations from Next-Generation Sequencing Data.
Adv Exp Med Biol
; 1361: 55-74, 2022.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-35230683
3.
Single-cell classification using graph convolutional networks.
BMC Bioinformatics
; 22(1): 364, 2021 Jul 08.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-34238220
4.
Convolutional neural network for automated mass segmentation in mammography.
BMC Bioinformatics
; 21(Suppl 1): 192, 2020 Dec 09.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-33297952
5.
An immune-centric exploration of BRCA1 and BRCA2 germline mutation related breast and ovarian cancers.
BMC Cancer
; 20(1): 197, 2020 Mar 12.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-32164626
6.
Comparative analysis of differential gene expression analysis tools for single-cell RNA sequencing data.
BMC Bioinformatics
; 20(1): 40, 2019 Jan 18.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-30658573
7.
Deep convolutional neural networks for mammography: advances, challenges and applications.
BMC Bioinformatics
; 20(Suppl 11): 281, 2019 Jun 06.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-31167642
8.
SigEMD: A powerful method for differential gene expression analysis in single-cell RNA sequencing data.
Methods
; 145: 25-32, 2018 08 01.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-29702224
9.
Noise cancellation using total variation for copy number variation detection.
BMC Bioinformatics
; 19(Suppl 11): 361, 2018 Oct 22.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-30343665
10.
Feasibility of analyzing DNA copy number variation in breast cancer tumor specimens from 1950 to 2010: how old is too old?
Cancer Causes Control
; 29(3): 305-314, 2018 03.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-29427260
11.
An evaluation of copy number variation detection tools for cancer using whole exome sequencing data.
BMC Bioinformatics
; 18(1): 286, 2017 May 31.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-28569140
12.
EMDomics: a robust and powerful method for the identification of genes differentially expressed between heterogeneous classes.
Bioinformatics
; 32(4): 533-41, 2016 Feb 15.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-26515818
13.
Identifying candidate drivers of drug response in heterogeneous cancer by mining high throughput genomics data.
BMC Genomics
; 17(1): 638, 2016 08 15.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-27526849
14.
Chromosome-breakage genomic instability and chromothripsis in breast cancer.
BMC Genomics
; 15: 579, 2014 Jul 09.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-25011954
15.
Unsupervised feature correlation model to predict breast abnormal variation maps in longitudinal mammograms.
Comput Med Imaging Graph
; 113: 102341, 2024 04.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-38277769
16.
The Role of Deep Learning in Advancing Breast Cancer Detection Using Different Imaging Modalities: A Systematic Review.
Cancers (Basel)
; 14(21)2022 Oct 29.
Artículo
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| MEDLINE | ID: mdl-36358753
17.
Feature fusion Siamese network for breast cancer detection comparing current and prior mammograms.
Med Phys
; 49(6): 3654-3669, 2022 Jun.
Artículo
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| MEDLINE | ID: mdl-35271746
18.
Applying deep learning in digital breast tomosynthesis for automatic breast cancer detection: A review.
Med Image Anal
; 71: 102049, 2021 07.
Artículo
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| MEDLINE | ID: mdl-33901993
19.
Preprocessing Sequence Coverage Data for More Precise Detection of Copy Number Variations.
IEEE/ACM Trans Comput Biol Bioinform
; 17(3): 868-876, 2020.
Artículo
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| MEDLINE | ID: mdl-30222580
20.
Transcriptome analysis reveals overlap in fusion genes in a phase I clinical cohort of TNBC and HGSOC patients treated with buparlisib and olaparib.
J Cancer Res Clin Oncol
; 146(2): 503-514, 2020 Feb.
Artículo
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| MEDLINE | ID: mdl-31745703