Littérature scientifique sur le sujet « Cancer bioinformatics »
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Articles de revues sur le sujet "Cancer bioinformatics"
Desany, Brian, et Zemin Zhang. « Bioinformatics and cancer target discovery ». Drug Discovery Today 9, no 18 (septembre 2004) : 795–802. http://dx.doi.org/10.1016/s1359-6446(04)03224-6.
Texte intégralBrenner, Chad. « Applications of Bioinformatics in Cancer ». Cancers 11, no 11 (24 octobre 2019) : 1630. http://dx.doi.org/10.3390/cancers11111630.
Texte intégralBlekherman, Grigoriy, Reinhard Laubenbacher, Diego F. Cortes, Pedro Mendes, Frank M. Torti, Steven Akman, Suzy V. Torti et Vladimir Shulaev. « Bioinformatics tools for cancer metabolomics ». Metabolomics 7, no 3 (12 janvier 2011) : 329–43. http://dx.doi.org/10.1007/s11306-010-0270-3.
Texte intégralPuig, Oscar, Eugene Joseph, Malgorzata Jaremko, Gregory Kellogg, Robert Wisotzkey, Roman Shraga, Bonny Patel et al. « Comprehensive next generation sequencing assay and bioinformatic pipeline for identifying pathogenic variants associated with hereditary cancers. » Journal of Clinical Oncology 35, no 15_suppl (20 mai 2017) : e13105-e13105. http://dx.doi.org/10.1200/jco.2017.35.15_suppl.e13105.
Texte intégralUMAR, ASAD. « Applications of Bioinformatics in Cancer Detection : A Lexicon of Bioinformatics Terms ». Annals of the New York Academy of Sciences 1020, no 1 (mai 2004) : 263–76. http://dx.doi.org/10.1196/annals.1310.021.
Texte intégralFenstermacher, David A. « Book Review : Bioinformatics in Cancer and Cancer Therapy ». Cancer Control 16, no 4 (octobre 2009) : 349. http://dx.doi.org/10.1177/107327480901600411.
Texte intégralXu, Chaobo, et Ming Liu. « Integrative bioinformatics analysis of KPNA2 in six major human cancers ». Open Medicine 16, no 1 (1 janvier 2021) : 498–511. http://dx.doi.org/10.1515/med-2021-0257.
Texte intégralVan Neste, Leander, James G. Herman, Kornel E. Schuebel, Leslie Cope, Stephen B. Baylin, Wim Van Criekinge et Nita Ahuja. « A Bioinformatics Pipeline for Cancer Epigenetics ». Current Bioinformatics 5, no 3 (1 septembre 2010) : 153–63. http://dx.doi.org/10.2174/157489310792006710.
Texte intégralYANG, HOWARD H., et MAXWELL P. LEE. « Application of Bioinformatics in Cancer Epigenetics ». Annals of the New York Academy of Sciences 1020, no 1 (mai 2004) : 67–76. http://dx.doi.org/10.1196/annals.1310.008.
Texte intégralCharoentong, Pornpimol, Mihaela Angelova, Mirjana Efremova, Ralf Gallasch, Hubert Hackl, Jerome Galon et Zlatko Trajanoski. « Bioinformatics for cancer immunology and immunotherapy ». Cancer Immunology, Immunotherapy 61, no 11 (18 septembre 2012) : 1885–903. http://dx.doi.org/10.1007/s00262-012-1354-x.
Texte intégralThèses sur le sujet "Cancer bioinformatics"
Webber, James Trubek. « Cancer Bioinformatics for Biomarker Discovery ». Thesis, University of California, San Francisco, 2017. http://pqdtopen.proquest.com/#viewpdf?dispub=10604636.
Texte intégralCancer is a complex and multifaceted disease, and a vast amount of time and effort has been spent on characterizing its behaviors, identifying its weaknesses, and discovering effective treatments. Two major obstacles stand in the way of progress toward effective precision treatment for the majority of patients.
First, cancer's extraordinary heterogeneity—both between and even within patients—means that most patients present with a disease slightly different from every previously recorded case. New methods are necessary to analyze the growing body of patient data so that we can classify each new patient with as much accuracy and precision as possible. In chapter 2 I present a method that integrates data from multiple genomics platforms to identify axes of variation across breast cancer patients, and to connect these gene modules to potential therapeutic options. In this work we find modules describing variation in the tumor microenvironment and activation of different cellular processes. We also illustrate the challenges and pitfalls of translating between model systems and patients, as many gene modules are poorly conserved when moving between datasets.
A second problem is that cancer cells are constantly evolving, and many treatments inevitably lead to resistance as new mutations arise or compensatory systems are activated. To overcome this we must find rational combinations that will prevent resistant adaptation before it can start. Starting in chapter 3 I present a series of projects in which we used a high-throughput proteomics approach to characterize the activity of a large proportion of protein kinases, ending with the discovery of a promising drug combination for the treatment of breast cancer in chapter 8.
Wang, Leying. « Noncoding RNA-Involved Interactions for Cancer Prognosis : A Prostate Cancer Study ». The Ohio State University, 2020. http://rave.ohiolink.edu/etdc/view?acc_num=osu1586651927830285.
Texte intégralWu, Tsung-Jung. « Integration of Cancer-Related Mutations for Pan-Cancer Analysis ». Thesis, The George Washington University, 2014. http://pqdtopen.proquest.com/#viewpdf?dispub=1556905.
Texte intégralYears of sequence feature curation by UniProtKB/Swiss-Prot, PIR-PSD, NCBI-CDD, RefSeq and other database biocurators has led to a rich repository of information on functional sites of genes and proteins. This information along with variation-related annotation can be used to scan human short sequence reads from next-generation sequencing (NGS) pipelines for presence of non-synonymous single-nucleotide variations (nsSNVs) that affect functional sites. This and similar workflows are becoming more important because thousands of NGS data sets are being made available through projects such as The Cancer Genome Atlas (TCGA), and researchers want to evaluate their biomarkers in genomic data. BioMuta, an integrated sequence feature database, provides a framework for automated and manual curation and integration of cancer-related sequence features so that they can be used in NGS analysis pipelines. Sequence feature information in BioMuta is collected from the Catalogue of Somatic Mutations in Cancer (COSMIC), ClinVar, UniProtKB and through biocuration of information available from publications. Additionally, nsSNVs identified through automated analysis of NGS data from TCGA are also included in the database. Due to the petabytes of data and sequence information present in NGS primary databases, a High-performance Integrated Virtual Environment (HIVE) platform for storing, analyzing, computing and curating NGS data and associated metadata has been developed. Using HIVE, 31,979 nsSNVs were identified in TCGA-derived NGS data from breast cancer patients. All variations identified through this process are stored in a Curated Short Read archive, and the nsSNVs from the tumor samples are included in BioMuta. Currently, BioMuta has 26 cancer types with 13,896 small scale and 308,986 large scale study-derived variations. Integration of variation data allows identifications of novel or common nsSNVs that can be prioritized in validation studies.
Pepin, Francois. « Bioinformatics approaches to understanding the breast cancer microenvironment ». Thesis, McGill University, 2010. http://digitool.Library.McGill.CA:80/R/?func=dbin-jump-full&object_id=92240.
Texte intégralA large part of the complexity of breast cancer comes from the different types of cells that constitute the microenvironment and participate in diverse ways to tumor progression. Blood vessels play an important role in tumor progression, as additional vessels are necessary to support tumor growth. However, those new vessels are generally immature and often cannot efficiently provide nutrients to the tumor. This thesis shows that there exist two classes of tumor blood vessels that are associated with vessel maturity and differ in their expression of several antiangiogenic drug targets.
Numerous interactions occur between the various components of the tumor microenvironment. Using matched expression profiles of these cell types, it is possible to iden- tify specific processes that involve several cell types, such as Th1 and Th2 immune responses. This first step will open the door to a better mapping of the interactions and signals that occur in breast cancer.
Le cancer du sein est une maladie complexe qui requiert l'accumulation de plusieurs caractéristiques avant de pouvoir se multiplier et envahir les tissues rapprochés et éloignés. Plusieurs combinaisons sont par contre possibles, compliquant la tâche de d ́eterminer leurs importances. Les techniques d'analyse sur tout le génome comme l'expression génique sont des outils globaux et non biaisés pour étudier ces caractéristiques. Elle permettent de séparer les tumeurs en groupes biologiquement significatifs et d'étudier leurs caractéristiques dans ce contexte. Un effort concerté est nécessaire pour collecter et analyser la grande quantité de tumeurs requise. Le "Bioinformatics Integrated Application Software" est un système qui permet d'organiser les manipulations de laboratoire et d'automatiser les analyses ultérieures.
Une large proportion de la complexité du cancer du sein provient des diff ́erentes espèces de cellules faisant partie du microenvironnement et participant à la progression de la tumeur. Les vaisseaux sanguins jouent un rôle important dans la progression du cancer car des vaisseaux additionels sont nécessaires pour supporter la croissance tumorale. Ces vaisseaux sont par contre généralement immatures et ne peuvent souvent pas alimenter efficacement la tumeur. Cette thèse démontre qu'il existe deux catégories de vaisseaux sanguins tumoraux qui sont associées avec la maturité des vaisseaux et différent dans leur expression de gènes cibles de plusieurs médicaments antiangiogenèses.
De nombreuses interactions se produisent entre les différentes composantes du microenvironnement tumoral. L'utilisation de profils d'expressions concordants de différentes espèces cellulaires rend possible l'identification de procédés impliquant plusieurs espèces cellulaires, incluant des réactions immunitaires de types Th1 et Th2. Cette première étape va ouvrir la porte à une meilleure connaissance des échanges de signaux dans le cancer du sein.
Liao, Peter Lee Ming Liao. « Bioinformatics approaches to cancer biomarker discovery and characterization ». Case Western Reserve University School of Graduate Studies / OhioLINK, 2018. http://rave.ohiolink.edu/etdc/view?acc_num=case1525694252170957.
Texte intégralZacharouli, Markella-Achilleia. « Characterization of immune infiltrate in early breast cancer based on a multiplex imaging method ». Thesis, Uppsala universitet, Institutionen för biologisk grundutbildning, 2020. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:uu:diva-417716.
Texte intégralHillerton, Thomas. « Predicting adverse drug reactions in cancer treatment using a neural network based approach ». Thesis, Högskolan i Skövde, Institutionen för biovetenskap, 2018. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:his:diva-15659.
Texte intégralPestana, Valeria. « Modeling drug response in cancer cell linesusing genotype and high-throughput“omics” data ». Thesis, KTH, Skolan för datavetenskap och kommunikation (CSC), 2015. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:kth:diva-166744.
Texte intégralStetson, Lindsay C. « Computational Approaches for Cancer Precision Medicine ». Case Western Reserve University School of Graduate Studies / OhioLINK, 2015. http://rave.ohiolink.edu/etdc/view?acc_num=case1428050439.
Texte intégralBebek, Gurkan. « Functional Characteristics of Cancer Driver Genes in Colorectal Cancer ». Case Western Reserve University School of Graduate Studies / OhioLINK, 2017. http://rave.ohiolink.edu/etdc/view?acc_num=case1495012693440067.
Texte intégralLivres sur le sujet "Cancer bioinformatics"
Nagl, Sylvia, dir. Cancer Bioinformatics. Chichester, UK : John Wiley & Sons, Ltd, 2006. http://dx.doi.org/10.1002/0470032898.
Texte intégralKrasnitz, Alexander, dir. Cancer Bioinformatics. New York, NY : Springer New York, 2019. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4939-8868-6.
Texte intégralXu, Ying, Juan Cui et David Puett. Cancer Bioinformatics. New York, NY : Springer New York, 2014. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4939-1381-7.
Texte intégralGordon, Gavin J., dir. Bioinformatics in Cancer and Cancer Therapy. Totowa, NJ : Humana Press, 2009. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-59745-576-3.
Texte intégralBoegel, Sebastian, dir. Bioinformatics for Cancer Immunotherapy. New York, NY : Springer US, 2020. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-0716-0327-7.
Texte intégralCesario, Alfredo, et Frederick Marcus, dir. Cancer Systems Biology, Bioinformatics and Medicine. Dordrecht : Springer Netherlands, 2011. http://dx.doi.org/10.1007/978-94-007-1567-7.
Texte intégralSchmitz, Ulf. MicroRNA Cancer Regulation : Advanced Concepts, Bioinformatics and Systems Biology Tools. Dordrecht : Springer Netherlands, 2013.
Trouver le texte intégralCesario, Alfredo. Cancer Systems Biology, Bioinformatics and Medicine : Research and Clinical Applications. Dordrecht : Springer Science+Business Media B.V., 2011.
Trouver le texte intégralBarillot, Emmanuel. Computational systems biology of cancer. Boca Raton, FL : Taylor & Francis, 2013.
Trouver le texte intégralKashyap, Amita, D. Bujamma et Naresh Babu M. Bioinformatics of Non Small Cell Lung Cancer and the Ras Proto-Oncogene. Singapore : Springer Singapore, 2015. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-4585-08-8.
Texte intégralChapitres de livres sur le sujet "Cancer bioinformatics"
He, Mingyan, Li Feng et Jinglin Xia. « Cancer Bioinformatics ». Dans Single Cell Sequencing and Systems Immunology, 175–77. Dordrecht : Springer Netherlands, 2015. http://dx.doi.org/10.1007/978-94-017-9753-5_13.
Texte intégralMeetz, Kirsten, Hans-Peter Meinzer, Sândor Suhai et Martina Kieninger. « Bioinformatics ». Dans Current Cancer Research 1992, 183–200. Heidelberg : Steinkopff, 1992. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-662-11384-4_10.
Texte intégralReczko, Martin, Sándor Suhai, Annemarie Poustka, Uwe Engelmann, Manuela Schäfer et Hans-Peter Meinzer. « Bioinformatics ». Dans Current Cancer Research 1995, 147–66. Heidelberg : Steinkopff, 1995. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-48687-6_11.
Texte intégralNeidle, Stephen. « Structural Bioinformatics in Cancer ». Dans Cancer Bioinformatics, 127–40. Chichester, UK : John Wiley & Sons, Ltd, 2006. http://dx.doi.org/10.1002/0470032898.ch7.
Texte intégralXu, Ying, Juan Cui et David Puett. « Basic Cancer Biology ». Dans Cancer Bioinformatics, 1–39. New York, NY : Springer New York, 2014. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4939-1381-7_1.
Texte intégralNagl, Sylvia. « A Path to Knowledge : from Data to Complex Systems Models of Cancer ». Dans Cancer Bioinformatics, 1–27. Chichester, UK : John Wiley & Sons, Ltd, 2006. http://dx.doi.org/10.1002/0470032898.ch1.
Texte intégralBrentani, Ricardo, Anamaria A. Camargo, Helena Brentani et Sandro J. De Souza. « The FAPESP/LICR Human Cancer Genome Project : Perspectives on Integration ». Dans Cancer Bioinformatics, 169–84. Chichester, UK : John Wiley & Sons, Ltd, 2006. http://dx.doi.org/10.1002/0470032898.ch10.
Texte intégralKnox, Kirstine, Amanda Taylor et David J. Kerr. « Today's Science, Tomorrow's Patient : the Pivotal Role of Tissue, Clinical Data and Informatics in Modern Drug Development ». Dans Cancer Bioinformatics, 185–209. Chichester, UK : John Wiley & Sons, Ltd, 2006. http://dx.doi.org/10.1002/0470032898.ch11.
Texte intégralGotterbarn, Don, et Simon Rogerson. « Software Design Ethics for Biomedicine ». Dans Cancer Bioinformatics, 211–31. Chichester, UK : John Wiley & Sons, Ltd, 2006. http://dx.doi.org/10.1002/0470032898.ch12.
Texte intégralKalra, Dipak, et David Ingram. « Ethical Issues of Electronic Patient Data and Informatics in Clinical Trial Settings ». Dans Cancer Bioinformatics, 233–56. Chichester, UK : John Wiley & Sons, Ltd, 2006. http://dx.doi.org/10.1002/0470032898.ch13.
Texte intégralActes de conférences sur le sujet "Cancer bioinformatics"
Giakos, George C., Stefanie Marotta, Suman Shrestha, Aditi Deshpande, Tannaz Farrahi, Lin Zhang, Thomas Cambria et al. « Bioinformatics of Lung Cancer ». Dans 2015 IEEE International Conference on Imaging Systems and Techniques (IST). IEEE, 2015. http://dx.doi.org/10.1109/ist.2015.7294524.
Texte intégralZhang, Jingshu, Hao Sun, Xuyao An, Kun Yu, Penglin Li et Hao Sun. « Bioinformatics analysis of colorectal cancer related gene ». Dans 2019 6th International Conference on Systems and Informatics (ICSAI). IEEE, 2019. http://dx.doi.org/10.1109/icsai48974.2019.9010480.
Texte intégralHashem, Hasan, et Iyad Sultan. « Immune Dysregulation Disorders in the Bioinformatics Paradigm ». Dans 2018 1st International Conference on Cancer Care Informatics (CCI). IEEE, 2018. http://dx.doi.org/10.1109/cancercare.2018.8618246.
Texte intégralGoldin, Leah. « Bioinformatics Integration for Cancer Research-Goal Question analysis ». Dans 2006 International Conference on Information Technology : Research and Education. IEEE, 2006. http://dx.doi.org/10.1109/itre.2006.381575.
Texte intégralLiu, Wenjia, Nanjiao Ying, Qiusi Mo et Lei Zhu. « Screening Potential Biomarkers of Breast Cancer Based on Bioinformatics ». Dans ICBBS '20 : 2020 9th International Conference on Bioinformatics and Biomedical Science. New York, NY, USA : ACM, 2020. http://dx.doi.org/10.1145/3431943.3432282.
Texte intégralAlsmadi, Osama, Mohammed Odeh, Iyad Sultan, Anas Al-okaily et Abdelghani Tbakhi. « Bridging Arabian Mendelian and Complex Diseases Necessitates Utilizing Modern Bioinformatics ». Dans 2018 1st International Conference on Cancer Care Informatics (CCI). IEEE, 2018. http://dx.doi.org/10.1109/cancercare.2018.8618237.
Texte intégralPhan, J. H., Qiqin Yin-Goen, A. N. Young et M. D. Wang. « Emerging translational bioinformatics : Knowledge-guided biomarker identification for cancer diagnostics ». Dans 2009 Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. IEEE, 2009. http://dx.doi.org/10.1109/iembs.2009.5333937.
Texte intégralRodríguez-Segura, M. A., J. J. Godina-Nava et S. Villa-Treviño. « The bioinformatics of microarrays to study cancer : Advantages and disadvantages ». Dans MEDICAL PHYSICS : Twelfth Mexican Symposium on Medical Physics. AIP, 2012. http://dx.doi.org/10.1063/1.4764632.
Texte intégralWasti, Afshan Zeeshan. « ERBB2 - A Potential Breast Cancer Marker : An Integrated Bioinformatics Strategy ». Dans IBRAS 2021 INTERNATIONAL CONFERENCE ON BIOLOGICAL RESEARCH AND APPLIED SCIENCE. Juw, 2021. http://dx.doi.org/10.37962/ibras/2021/1-2.
Texte intégral« PROGNOSIS OF BREAST CANCER BASED ON A FUZZY CLASSIFICATION METHOD ». Dans International Conference on Bioinformatics. SciTePress - Science and and Technology Publications, 2010. http://dx.doi.org/10.5220/0002716601230130.
Texte intégralRapports d'organisations sur le sujet "Cancer bioinformatics"
Brueggemeier, Robert W. Drug Discovery and Structural Bioinformatics in Breast Cancer. Fort Belvoir, VA : Defense Technical Information Center, décembre 1999. http://dx.doi.org/10.21236/ada384146.
Texte intégral