A guide to transcriptomic deconvolution in cancer
6.5
来源：
Nature
关键字：
computational biology
发布时间：
2025-12-02 23:47
摘要：
该文章提供了癌症转录组解卷积的全面指南，系统性地介绍了43种解卷积方法及其在癌症研究中的应用。这些方法有助于理解肿瘤的细胞组成、免疫监视、癌症亚型的识别以及预后生物标志物的发现。文章还探讨了肿瘤细胞的可塑性和动态状态，为未来的研究方向提供了重要的见解。
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关键证据
提供了43种解卷积方法的系统框架
强调了不同方法在癌症研究中的应用
讨论了肿瘤细胞的可塑性和动态状态
真实性检查
否
AI评分总结
该文章提供了癌症转录组解卷积的全面指南，系统性地介绍了43种解卷积方法及其在癌症研究中的应用。这些方法有助于理解肿瘤的细胞组成、免疫监视、癌症亚型的识别以及预后生物标志物的发现。文章还探讨了肿瘤细胞的可塑性和动态状态，为未来的研究方向提供了重要的见解。