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  1. 161
    por Lecocke, Michael, Hess, Kenneth
    Publicado 2007
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    An Empirical Study of Univariate and Genetic Algorithm-Based Feature Selection in Binary Classification with Microarray Data
  2. 162
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    Heterogeneous Biomedical Database Integration Using a Hybrid Strategy: A p53 Cantcer Research Database
  3. 163
    por An, Lihua, Ahmed, S. Ejaz, Ali, Adnan
    Publicado 2007
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    Tumor Growth Rate Approximation-Assisted Estimation
  4. 164
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    Construction and Clarification of Dynamic Gene Regulatory Network of Cancer Cell Cycle via Microarray Data
  5. 165
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    A mathematical model for the onset of avascular tumor growth in response to the loss of p53 function
  6. 166
    por Lyons-Weiler, James
    Publicado 2007
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    Biomarker Development Study Publication Standards are Dead—Long Live Biomarker Development Study Publication Standards!
  7. 167
    por Cruz, Joseph A., Wishart, David S.
    Publicado 2007
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    Applications of Machine Learning in Cancer Prediction and Prognosis
  8. 168
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    Cancer Informatics Vision: caBIG™
  9. 169
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    Magellan: A Web Based System for the Integrated Analysis of Heterogeneous Biological Data and Annotations; Application to DNA Copy Number and Expression Data in Ovarian Cancer
  10. 170
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    Challenges in the Analysis of Mass-Throughput Data: A Technical Commentary from the Statistical Machine Learning Perspective
  11. 171
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    Merging microarray data, robust feature selection, and predicting prognosis in prostate cancer
  12. 172
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    Bioinformatics resources for cancer research with an emphasis on gene function and structure prediction tools
  13. 173
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    Applying a 4D multiscale in vivo tumor growth model to the exploration of radiotherapy scheduling: The effects of weekend treatment gaps and p53 gene status on the response of fast growing solid tumors
  14. 174
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    Databases and QSAR for Cancer Research
  15. 175
    por Dougherty, Edward R., Brun, Marcel
    Publicado 2007
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    On the Number of Close-to-Optimal Feature Sets
  16. 176
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    Plasma Protein Profiles Differ Between Women Diagnosed with Cervical Intraepithelial Neoplasia (CIN) 1 and 3
  17. 177
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    Application of a New Probabilistic Model for Mining Implicit Associated Cancer Genes from OMIM and Medline
  18. 178
    por Stamatakos, Georgios S
    Publicado 2007
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    Spotlight on Cancer Informatics
  19. 179
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    Integrative Analysis of Gene Expression Data Including an Assessment of Pathway Enrichment for Predicting Prostate Cancer
  20. 180
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    Multi-marker testing for cancer: what can we learn from modern prenatal testing for Trisomy-21
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