![](/images/graphics-bg.png)
Bioinformatics Methods for Learning Radiation-Induced Lung Inflammation from Heterogeneous Retrospective and Prospective Data
المؤلفون المشاركون
El Naqa, Issam
Spencer, Sarah J.
Almiron Bonnin, Damian
Deasy, Joseph O.
Bradley, Jeffrey D.
المصدر
العدد
المجلد 2009، العدد 2009 (31 ديسمبر/كانون الأول 2009)، ص ص. 1-14، 14ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2009-05-28
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
14
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Radiotherapy outcomes are determined by complex interactions between physical and biological factors, reflecting both treatment conditions and underlying genetics.
Recent advances in radiotherapy and biotechnology provide new opportunities and challenges for predicting radiation-induced toxicities, particularly radiation pneumonitis (RP), in lung cancer patients.
In this work, we utilize datamining methods based on machine learning to build a predictive model of lung injury by retrospective analysis of treatment planning archives.
In addition, biomarkers for this model are extracted from a prospective clinical trial that collects blood serum samples at multiple time points.
We utilize a 3-way proteomics methodology to screen for differentially expressed proteins that are related to RP.
Our preliminary results demonstrate that kernel methods can capture nonlinear dose-volume interactions, but fail to address missing biological factors.
Our proteomics strategy yielded promising protein candidates, but their role in RP as well as their interactions with dose-volume metrics remain to be determined.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Spencer, Sarah J.& Almiron Bonnin, Damian& Deasy, Joseph O.& Bradley, Jeffrey D.& El Naqa, Issam. 2009. Bioinformatics Methods for Learning Radiation-Induced Lung Inflammation from Heterogeneous Retrospective and Prospective Data. BioMed Research International،Vol. 2009, no. 2009, pp.1-14.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-988467
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Spencer, Sarah J.…[et al.]. Bioinformatics Methods for Learning Radiation-Induced Lung Inflammation from Heterogeneous Retrospective and Prospective Data. BioMed Research International No. 2009 (2009), pp.1-14.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-988467
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Spencer, Sarah J.& Almiron Bonnin, Damian& Deasy, Joseph O.& Bradley, Jeffrey D.& El Naqa, Issam. Bioinformatics Methods for Learning Radiation-Induced Lung Inflammation from Heterogeneous Retrospective and Prospective Data. BioMed Research International. 2009. Vol. 2009, no. 2009, pp.1-14.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-988467
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-988467
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)