Detalles de la búsqueda
1.
RAINFOREST: a random forest approach to predict treatment benefit in data from (failed) clinical drug trials.
Bioinformatics
; 36(Suppl_2): i601-i609, 2020 12 30.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-33381829
2.
A data-driven interactome of synergistic genes improves network-based cancer outcome prediction.
PLoS Comput Biol
; 15(2): e1006657, 2019 02.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-30726216
3.
Improved detection of colibactin-induced mutations by genotoxic E. coli in organoids and colorectal cancer.
Cancer Cell
; 42(3): 487-496.e6, 2024 Mar 11.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-38471458
4.
Human induced pluripotent stem cells display a similar mutation burden as embryonic pluripotent cells in vivo.
iScience
; 25(2): 103736, 2022 Feb 18.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-35118356
5.
Mutation signatures of pediatric acute myeloid leukemia and normal blood progenitors associated with differential patient outcomes.
Blood Cancer Discov
; 2(5): 484-499, 2021 09.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-34642666
6.
Gene Networks Constructed Through Simulated Treatment Learning can Predict Proteasome Inhibitor Benefit in Multiple Myeloma.
Clin Cancer Res
; 26(22): 5952-5961, 2020 11 15.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-32913136
7.
Predicting treatment benefit in multiple myeloma through simulation of alternative treatment effects.
Nat Commun
; 9(1): 2943, 2018 07 27.
Artículo
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| MEDLINE | ID: mdl-30054467
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