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Modelling cancer progression using Mutual Hazard Networks

URN zum Zitieren dieses Dokuments:
urn:nbn:de:bvb:355-epub-400907
DOI zum Zitieren dieses Dokuments:
10.5283/epub.40090
Schill, Rudolf ; Solbrig, Stefan ; Wettig, Tilo ; Spang, Rainer
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(943kB)
Veröffentlichungsdatum dieses Volltextes: 26 Apr 2019 06:24


Zusammenfassung

Motivation: Cancer progresses by accumulating genomic events, such as mutations and copy number alterations, whose chronological order is key to understanding the disease but difficult to observe. Instead, cancer progression models use co-occurence patterns in cross-sectional data to infer epistatic interactions between events and thereby uncover their most likely order of occurence. ...

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