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Deep learning predicts gene expression as an intermediate data modality to identify susceptibility patterns in Mycobacterium tuberculosis infected Diversity Outbred mice.
Tavolara, Thomas E; Niazi, M K K; Gower, Adam C; Ginese, Melanie; Beamer, Gillian; Gurcan, Metin N.
Afiliación
  • Tavolara TE; Center for Biomedical Informatics, Wake Forest School of Medicine, 486 Patterson Avenue, Winston-Salem, NC 27101, United States.
  • Niazi MKK; Center for Biomedical Informatics, Wake Forest School of Medicine, 486 Patterson Avenue, Winston-Salem, NC 27101, United States. Electronic address: mniazi@wakehealth.edu.
  • Gower AC; Department of Medicine, Boston University School of Medicine, 72 E. Concord St Evans Building, Boston, MA 02118, United States.
  • Ginese M; Department of Infectious Disease and Global Health, Tufts University Cummings School of Veterinary Medicine, 200 Westboro Rd., North Grafton, MA 01536, United States.
  • Beamer G; Department of Infectious Disease and Global Health, Tufts University Cummings School of Veterinary Medicine, 200 Westboro Rd., North Grafton, MA 01536, United States.
  • Gurcan MN; Center for Biomedical Informatics, Wake Forest School of Medicine, 486 Patterson Avenue, Winston-Salem, NC 27101, United States.
EBioMedicine ; 67: 103388, 2021 May.
Article en En | MEDLINE | ID: mdl-34000621
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Texto completo: 1 Colección: 01-internacional Base de datos: MEDLINE Asunto principal: Tuberculosis / Predisposición Genética a la Enfermedad / Transcriptoma / Aprendizaje Automático Tipo de estudio: Prognostic_studies / Risk_factors_studies Límite: Animals Idioma: En Revista: EBioMedicine Año: 2021 Tipo del documento: Article País de afiliación: Estados Unidos Pais de publicación: Países Bajos
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