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Universitätsbibliothek Heidelberg
Status: Bibliographieeintrag

Verfügbarkeit
Standort: ---
Exemplare: ---
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 Online-Ressource
Verfasst von:Weusthof, Christopher [VerfasserIn]   i
 Burkart, Sebastian [VerfasserIn]   i
 Semmelmayer, Karl [VerfasserIn]   i
 Stögbauer, Fabian [VerfasserIn]   i
 Feng, Bohai [VerfasserIn]   i
 Khorani, Karam [VerfasserIn]   i
 Bode, Sebastian Felix Nepomuk [VerfasserIn]   i
 Plinkert, Peter K. [VerfasserIn]   i
 Plath, Karim [VerfasserIn]   i
 Heß, Jochen [VerfasserIn]   i
Titel:Establishment of a machine learning model for the risk assessment of perineural invasion in head and neck squamous cell carcinoma
Verf.angabe:Christopher Weusthof, Sebastian Burkart, Karl Semmelmayer, Fabian Stögbauer, Bohai Feng, Karam Khorani, Sebastian Bode, Peter Plinkert, Karim Plath and Jochen Hess
E-Jahr:2023
Jahr:18 May 2023
Umfang:19 S.
Illustrationen:Illustrationen
Fussnoten:Gesehen am 21.11.2023
Titel Quelle:Enthalten in: International journal of molecular sciences
Ort Quelle:Basel : Molecular Diversity Preservation International, 2000
Jahr Quelle:2023
Band/Heft Quelle:24(2023), 10, Artikel-ID 8938, Seite 1-19
ISSN Quelle:1422-0067
 1661-6596
Abstract:Perineural invasion is a prevalent pathological finding in head and neck squamous cell carcinoma and a risk factor for unfavorable survival. An adequate diagnosis of perineural invasion by pathologic examination is limited due to the availability of tumor samples from surgical resection, which can arise in cases of definitive nonsurgical treatment. To address this medical need, we established a random forest prediction model for the risk assessment of perineural invasion, including occult perineural invasion, and characterized distinct cellular and molecular features based on our new and extended classification. RNA sequencing data of head and neck squamous cell carcinoma from The Cancer Genome Atlas were used as a training cohort to identify differentially expressed genes that are associated with perineural invasion. ...
DOI:doi:10.3390/ijms24108938
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kostenfrei: Volltext: https://doi.org/10.3390/ijms24108938
 kostenfrei: Volltext: https://www.mdpi.com/1422-0067/24/10/8938
 DOI: https://doi.org/10.3390/ijms24108938
Datenträger:Online-Ressource
Sprache:eng
Sach-SW:hypermethylation
 multiomics
 occult PNI
 random forest
 single-cell sequencing
 somatic mutation
 The Cancer Genome Atlas (TCGA)
K10plus-PPN:1853235369
Verknüpfungen:→ Zeitschrift

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