Heterogeneous Driving Effects Guide Personalized Tumor Treatments Targeting N6-Methyladenosine

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作者
Xudong Mao,Zhehao Xu,Xiaoping Yang,Shihan Chen,Liyang Li,Zeyi Lu,Haohua Lu,Yudong Lin,Ruyue Wang,Yang Li,Fan Li,Lifeng Ding,Wu Luo,Xianjiong Chen,Yi Lu,Ziwei Zhu,Xinyu Zhao,Zhifan Ding,Liqun Xia,Qi Liu
出处
期刊:Cancer Research [American Association for Cancer Research]
卷期号:85 (20): 4018-4035 被引量:1
标识
DOI:10.1158/0008-5472.can-24-4250
摘要

A causal inference framework based on m6A modifications that quantifies driving effects and characterizes high-benefit tumor profiles offers an improved approach for guiding personalized tumor treatment decisions. This article is part of a special series: Driving Cancer Discoveries with Computational Research, Data Science, and Machine Learning/AI .
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