Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Tytuł pozycji:

Machine learning models demonstrate that clinicopathologic variables are comparable to gene expression prognostic signature in predicting survival in uveal melanoma

Szczegóły

Tytuł:: Machine learning models demonstrate that clinicopathologic variables are comparable to gene expression prognostic signature in predicting survival in uveal melanoma
Autorzy:: Karpinski, Pawel
Biecek, Przemyslaw
Donizy, Piotr
Kotowski, Krzysztof
Krzyzinski, Mateusz
Kowalik, Artur
Orłowska-Heitzman, Jolanta
Hoang, Mai P.
Romanowska-Dixon, Bożena
Markiewicz, Anna
Data publikacji:: 2022
Język:: angielski
ISBN, ISSN:: 09598049
Linki:: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0959804922004658?via%3Dihub%20! Link otwiera się w nowym oknie
Dostawca treści:: Repozytorium Uniwersytetu Jagiellońskiego
: Artykuł

Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies

Informacja

Machine learning models demonstrate that clinicopathologic variables are comparable to gene expression prognostic signature in predicting survival in uveal melanoma