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Universitätsbibliothek Heidelberg
Status: Bibliographieeintrag

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 Online-Ressource
Verfasst von:Schmutz, Maximilian [VerfasserIn]   i
 Zucknick, Manuela [VerfasserIn]   i
 Schlenk, Richard Friedrich [VerfasserIn]   i
 Mertens, Daniel [VerfasserIn]   i
 Benner, Axel [VerfasserIn]   i
 Weichenhan, Dieter [VerfasserIn]   i
 Mücke, Oliver [VerfasserIn]   i
 Döhner, Konstanze [VerfasserIn]   i
 Plass, Christoph [VerfasserIn]   i
 Bullinger, Lars [VerfasserIn]   i
 Claus, Rainer [VerfasserIn]   i
Titel:Predictive value of DNA methylation patterns in AML patients treated with an azacytidine containing induction regimen
Verf.angabe:Maximilian Schmutz, Manuela Zucknick, Richard F. Schlenk, Daniel Mertens, Axel Benner, Dieter Weichenhan, Oliver Mücke, Konstanze Döhner, Christoph Plass, Lars Bullinger and Rainer Claus
E-Jahr:2023
Jahr:26 October 2023
Umfang:16 S.
Fussnoten:Gesehen am 05.03.2024
Titel Quelle:Enthalten in: Clinical epigenetics
Ort Quelle:[Erscheinungsort nicht ermittelbar] : BioMed Central, 2010
Jahr Quelle:2023
Band/Heft Quelle:15(2023), Artikel-ID 171, Seite 1-16
ISSN Quelle:1868-7083
Abstract:Acute myeloid leukemia (AML) is a heterogeneous disease with a poor prognosis. Dysregulation of the epigenetic machinery is a significant contributor to disease development. Some AML patients benefit from treatment with hypomethylating agents (HMAs), but no predictive biomarkers for therapy response exist. Here, we investigated whether unbiased genome-wide assessment of pre-treatment DNA-methylation profiles in AML bone marrow blasts can help to identify patients who will achieve a remission after an azacytidine-containing induction regimen.
DOI:doi:10.1186/s13148-023-01580-z
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kostenfrei: Volltext: https://doi.org/10.1186/s13148-023-01580-z
 kostenfrei: Volltext: https://clinicalepigeneticsjournal.biomedcentral.com/articles/10.1186/s13148-023-01580-z
 DOI: https://doi.org/10.1186/s13148-023-01580-z
Datenträger:Online-Ressource
Sprache:eng
Sach-SW:AML
 Azacytidine
 DNA methylation patterns
 DNA-methylation
 Epigenetics
 HMA-treatment
 Predictive biomarker
 Predictive signature
K10plus-PPN:1882462890
Verknüpfungen:→ Zeitschrift

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