Utilizing machine learning to integrate single-cell and bulk RNA sequencing data for constructing and validating a novel cell adhesion molecules related prognostic model in gastric cancer

癌症 计算机科学 核糖核酸 细胞粘附 计算生物学 细胞粘附分子 人工智能 细胞 生物 基因 细胞生物学 生物化学 遗传学
作者
Chenbin Chen,Xietao Chen,Yuanbo Hu,Bujian Pan,Qunjia Huang,Qian-Tong Dong,Xiangyang Xue,Xian Shen,Xiaohong Chen
出处
期刊:Computers in Biology and Medicine [Elsevier]
卷期号:180: 108998-108998
标识
DOI:10.1016/j.compbiomed.2024.108998
摘要

Cell adhesion molecules (CAMs) play a vital role in cell-cell interactions, immune response modulation, and tumor cell migration. However, the unique role of CAMs in gastric cancer (GC) remains largely unexplored.
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