Network-based integration of multi-omics data for clinical outcome prediction in neuroblastoma
Multi-omics data are increasingly being gathered for investigations of complex diseases such as cancer. However, high dimensionality, small sample size, and heterogeneity of different omics types pose huge challenges to integrated analysis. In this paper, we evaluate two network-based approaches for...
محفوظ في:
المؤلفون الرئيسيون: | Wang, Conghao, Lue, Wu, Kaalia, Rama, Kumar, Parvin, Rajapakse, Jagath Chandana |
---|---|
مؤلفون آخرون: | School of Computer Science and Engineering |
التنسيق: | مقال |
اللغة: | English |
منشور في: |
2023
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | https://hdl.handle.net/10356/165524 |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
مواد مشابهة
-
A deep neural network approach to predicting clinical outcomes of neuroblastoma patients
بواسطة: Tranchevent, Léon-Charles, وآخرون
منشور في: (2021) -
Graph neural networks with multiple prior knowledge for multi-omics data analysis
بواسطة: Xiao, Shunxin, وآخرون
منشور في: (2023) -
Chromogenic in situ hybridization using routine tissue sections : MYCN in neuroblastoma
بواسطة: Thorner, Paul S., وآخرون
منشور في: (2010) -
Deep learning approaches to predict clinical outcomes of cancer patients from multi-omics data
بواسطة: Wu, Lue
منشور في: (2020) -
Refining modules to determine functionally significant clusters in molecular networks
بواسطة: Kaalia, Rama, وآخرون
منشور في: (2021)