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首页> BMC bioinformatics> DeepAEG: a model for predicting cancer drug response based on data enhancement and edge-collaborative update strategies.

DeepAEG: a model for predicting cancer drug response based on data enhancement and edge-collaborative update strategies.

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第一作者： Chuanqi,Lao
第一单位： Research Center for Graph Computing, Zhejiang Lab, Yuhang, Hangzhou, 311121, Zhejiang, China.
作者： Chuanqi,Lao [1] ; Pengfei,Zheng [1] ; Hongyang,Chen [2] ; Qiao,Liu [3] ; Feng,An [1] ; Zhao,Li [1]
作者单位： Research Center for Graph Computing, Zhejiang Lab, Yuhang, Hangzhou, 311121, Zhejiang, China. [1] Research Center for Graph Computing, Zhejiang Lab, Yuhang, Hangzhou, 311121, Zhejiang, China. dr.h.chen@ieee.org. [2] Department of Statistics, Stanford University, Stanford, Palo Alto, CA, 94305, USA. [3]
关键词 Data augmentationDrug response predictionGraph convolutional networkIC50Transformer
医学主题词 人类(Humans);抗肿瘤药(Antineoplastic Agents);肿瘤(Neoplasms);基因组学(Genomics);偏差(Uncertainty)
DOI 10.1186/s12859-024-05723-8
PMID 38461284
发布时间 2024-03-12
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BMC bioinformatics

BMC bioinformatics

2024年25卷1期

105页

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