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Quantitative Structure-Mutation-Activity Relationship Tests (QSMART) model for protein kinase inhibitor response prediction.

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作者： Liang-Chin,Huang ^[1] ; Wayland,Yeung ^[1] ; Ye,Wang ^[2] ; Huimin,Cheng ^[2] ; Aarya,Venkat ^[3] ; Sheng,Li ^[4] ; Ping,Ma ^[2] ; Khaled,Rasheed ^[4] ; Natarajan,Kannan ^[5]

作者单位： Institute of Bioinformatics, University of Georgia, 120 Green St., Athens, GA, 30602, USA. ^[1] Department of Statistics, University of Georgia, 310 Herty Drive, Athens, GA, 30602, USA. ^[2] Department of Biochemistry and Molecular Biology, 120 Green St., Athens, GA, 30602, USA. ^[3] Department of Computer Science, 415 Boyd Graduate Studies Research Center, Athens, GA, 30602, USA. ^[4] Institute of Bioinformatics, University of Georgia, 120 Green St., Athens, GA, 30602, USA. nkannan@uga.edu. ^[5] Department of Biochemistry and Molecular Biology, 120 Green St., Athens, GA, 30602, USA. nkannan@uga.edu. ^[6]

关键词 Machine learning Precision medicine Protein kinase inhibitor Systems pharmacology

主题词癌, 非小细胞肺(Carcinoma, Non-Small-Cell Lung);细胞系, 肿瘤(Cell Line, Tumor);人类(Humans);肺肿瘤(Lung Neoplasms);MAP激酶信号系统(MAP Kinase Signaling System);突变(Mutation);蛋白激酶抑制剂(Protein Kinase Inhibitors);量化构效关系(Quantitative Structure-Activity Relationship)

DOI 10.1186/s12859-020-03842-6

PMID 33183223

发布时间 2024-03-31

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BMC bioinformatics

BMC bioinformatics

2020年21卷1期

520页

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