Ultrasensitive plasma-based monitoring of tumor burden using machine-learning-guided signal enrichment
Adam J. Widman
, Minita Shah
, Amanda Frydendahl
, Daniel Halmos
, Cole C. Khamnei
, Nadia Øgaard
, Srinivas Rajagopalan
, Anushri Arora
, Aditya Deshpande
, William F. Hooper
, Jean Quentin
, Jake Bass
, Mingxuan Zhang
, Theophile Langanay
, Laura Andersen
, Zoe Steinsnyder
, Will Liao
, Mads Heilskov Rasmussen
, Tenna Vesterman Henriksen
, Sarah Østrup Jensen
Jesper Nors, Christina Therkildsen, Jesus Sotelo, Ryan Brand, Joshua S. Schiffman, Ronak H. Shah, Alexandre Pellan Cheng, Colleen Maher, Lavinia Spain, Kate Krause, Dennie T. Frederick, Wendie den Brok, Caroline Lohrisch, Tamara Shenkier, Christine Simmons, Diego Villa, Andrew J. Mungall, Richard Moore, Elena Zaikova, Viviana Cerda, Esther Kong, Daniel Lai, Murtaza S. Malbari, Melissa Marton, Dina Manaa, Lara Winterkorn, Karen Gelmon, Margaret K. Callahan, Genevieve Boland, Catherine Potenski, Jedd D. Wolchok, Ashish Saxena, Samra Turajlic, Marcin Imielinski, Michael F. Berger, Sam Aparicio, Nasser K. Altorki, Michael A. Postow, Nicolas Robine, Claus Lindbjerg Andersen, Dan A. Landau
Résultats de recherche: Contribution à un journal › Article publié dans une revue, révisé par les pairs › Revue par des pairs
65Citations
(Scopus)
Empreinte digitale
Examiner les sujets de recherche de « Ultrasensitive plasma-based monitoring of tumor burden using machine-learning-guided signal enrichment ». Ensemble, ils forment une empreinte digitale unique.