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Os pesquisadores desenvolveram um pipeline computacional para identificar marcadores precoces no adenocarcinoma ductal pancreático usando transcriptômica espacial e aprendizado de máquina.
Pesquisadores do Johns Hopkins Kimmel Cancer Center desenvolveram um pipeline computacional combinando transcriptômica espacial, aprendizado de máquina e conjuntos de dados de células únicas para identificar marcadores moleculares e celulares precoces no adenocarcinoma ductal pancreático (PDAC), uma forma mortal de câncer pancreático.
Suas descobertas em nove pacientes e 14 lesões pré-malignas poderiam ajudar a desenvolver estratégias de detecção precoce para esse tipo de câncer.
Os dados e o código do estudo estão disponíveis para outros pesquisadores.
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Researchers developed a computational pipeline to identify early markers in pancreatic ductal adenocarcinoma using spatial transcriptomics and machine learning.