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Genome instability model of metastatic neuroblastoma tumorigenesis by a dictionary learning algorithm

机译:基于字典学习算法的转移性神经母细胞瘤肿瘤发生的基因组不稳定性模型

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摘要

BackgroundMetastatic neuroblastoma (NB) occurs in pediatric patients as stage 4S or stage 4 and it is characterized by heterogeneous clinical behavior associated with diverse genotypes. Tumors of stage 4 contain several structural copy number aberrations (CNAs) rarely found in stage 4S. To date, the NB tumorigenesis is not still elucidated, although it is evident that genomic instability plays a critical role in the genesis of the tumor. Here we propose a mathematical approach to decipher genomic data and we provide a new model of NB metastatic tumorigenesis.
机译:背景转移性神经母细胞瘤(NB)发生在小儿患者的4S期或4期,其特征是与多种基因型相关的异质临床行为。第4阶段的肿瘤包含几个在第4S阶段很少发现的结构拷贝数畸变(CNA)。迄今为止,尽管很明显基因组不稳定性在肿瘤的发生中起着至关重要的作用,但NB的肿瘤发生仍没有阐明。在这里,我们提出了一种数学方法来解密基因组数据,并提供了NB转移性肿瘤发生的新模型。

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