DeepAutoGlioma: a deep learning autoencoder-based multi-omics data integration and classification tools for glioma subtyping

Abstract Background and objective The classification of glioma subtypes is essential for precision therapy. Due to the heterogeneity of gliomas, the subtype-specific molecular pattern can be captured by integrating and analyzing high-throughput omics data from different genomic layers. The developme...

Szczegółowa specyfikacja

Opis bibliograficzny

Główni autorzy:	Sana Munquad, Asim Bikas Das
Format:	Artigo
Język:	Inglês
Wydane:	BMC 2023-11-01
Seria:	BioData Mining
Hasła przedmiotowe:	Multi-omics Autoencoder Lower-grade glioma (LGG) Glioblastoma multiforme (GBM) Convolutional neural network (CNN)
Dostęp online:	https://doi.org/10.1186/s13040-023-00349-7
Etykiety:	Dodaj etykietę Nie ma etykietki, Dołącz pierwszą etykiete!