通过机器学习和生物信息学,揭示肝癌进展和死亡率中的风险因素和转录基因特征

Tania Akter Asa1,2, Md Ali Hossain1,3, Md Shahjahan Ali4

  • 1NanoBio Technology Center, Daffodil International University, Birulia, Savar, Dhaka-1216,  Bangladesh.

PubMed
概括

本研究使用综合计算框架确定肝癌 (LC) 进展的关键生物标志物和途径. 研究结果提供了对这种致命疾病的分子机制和潜在治疗策略的见解.