A radiation-derived gene expression signature predicts clinical outcome for breast cancer patients /
Đã lưu trong:
Tác giả khác: | Paulovich, Amanda G., Piening, Brian D., Subramanian, Aravind, Wang, Pei |
---|---|
Định dạng: | Bài viết |
Ngôn ngữ: | English |
Những chủ đề: | |
Các nhãn: |
Thêm thẻ
Không có thẻ, Là người đầu tiên thẻ bản ghi này!
|
Thư viện lưu trữ: | Thư viện Trường Đại học Đà Lạt |
---|
Những quyển sách tương tự
-
Predicting Outcomes of Hormone and Chemotherapy in the Molecular Taxonomy of Breast Cancer International Consortium (METABRIC) Study by Biochemically-inspired Machine Learning
Bỡi: Mucaki, Eliseos J, et al.
Được phát hành: (2023) -
Predicting Outcomes of Hormone and Chemotherapy in the Molecular Taxonomy of Breast Cancer International Consortium (METABRIC) Study by Biochemically-inspired Machine Learning
Bỡi: Mucaki, Eliseos J, et al.
Được phát hành: (2023) - Novel breast cancer risk alleles and interaction with ionizing radiation among U.S. radiologic technologists /
-
A novel approach for identifying relevant genes for breast cancer survivability on specific therapies
Bỡi: Phạm, Quang Huy, et al.
Được phát hành: (2023) - Differential gene expression in primary human skin keratinocytes and fibroblasts in response to ionizing radiation /