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Personally Tailored Survival Prediction of Patients With Follicular Lymphoma Using Machine Learning Transcriptome-Based Models.
Mosquera Orgueira, Adrián; Cid López, Miguel; Peleteiro Raíndo, Andrés; Abuín Blanco, Aitor; Díaz Arias, Jose Ángel; González Pérez, Marta Sonia; Antelo Rodríguez, Beatriz; Bao Pérez, Laura; Ferreiro Ferro, Roi; Aliste Santos, Carlos; Pérez Encinas, Manuel Mateo; Fraga Rodríguez, Máximo Francisco; Cerchione, Claudio; Mozas, Pablo; Bello López, José Luis.
Afiliación
  • Mosquera Orgueira A; University Hospital of Santiago de Compostela, SERGAS, Santiago de Compostela, Spain.
  • Cid López M; Health Research Institute of Santiago de Compostela, Santiago de Compostela, Spain.
  • Peleteiro Raíndo A; University of Santiago de Compostela, Santiago de Compostela, Spain.
  • Abuín Blanco A; University Hospital of Santiago de Compostela, SERGAS, Santiago de Compostela, Spain.
  • Díaz Arias JÁ; Health Research Institute of Santiago de Compostela, Santiago de Compostela, Spain.
  • González Pérez MS; University of Santiago de Compostela, Santiago de Compostela, Spain.
  • Antelo Rodríguez B; University Hospital of Santiago de Compostela, SERGAS, Santiago de Compostela, Spain.
  • Bao Pérez L; Health Research Institute of Santiago de Compostela, Santiago de Compostela, Spain.
  • Ferreiro Ferro R; University of Santiago de Compostela, Santiago de Compostela, Spain.
  • Aliste Santos C; University Hospital of Santiago de Compostela, SERGAS, Santiago de Compostela, Spain.
  • Pérez Encinas MM; Health Research Institute of Santiago de Compostela, Santiago de Compostela, Spain.
  • Fraga Rodríguez MF; University Hospital of Santiago de Compostela, SERGAS, Santiago de Compostela, Spain.
  • Cerchione C; Health Research Institute of Santiago de Compostela, Santiago de Compostela, Spain.
  • Mozas P; University Hospital of Santiago de Compostela, SERGAS, Santiago de Compostela, Spain.
  • Bello López JL; Health Research Institute of Santiago de Compostela, Santiago de Compostela, Spain.
Front Oncol ; 11: 705010, 2021.
Article en En | MEDLINE | ID: mdl-35083135
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Texto completo: 1 Colección: 01-internacional Base de datos: MEDLINE Tipo de estudio: Prognostic_studies / Risk_factors_studies Idioma: En Revista: Front Oncol Año: 2021 Tipo del documento: Article País de afiliación: España Pais de publicación: Suiza
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