Bc. Martin Richter
Bachelor's thesis
Single-sample CMS predictor
Single-sample CMS predictor
Abstract:
Kolorektální karcinom (KRK) je soubor vysoce heterogenních onemocnění. Tato heterogenita komplikuje cílení léčby. Vzhledem k tomu, že KRK je jednou z nejrozšířenějších a zároveň nejsmrtelnějších forem rakoviny, jeho klasifikace je žádoucí pro zlepšení léčby. Pro jeho popis bylo vyvinuto několik klasifikačních systémů. Jedním z nich je systém Konsenzuálních molekulárních podtypů. Ukázalo se, že klasifikace …moreAbstract:
Colorectal cancer (CRC) is a set of highly heterogeneous diseases. This heterogeneity is important in response to treatment. As CRC is one of the most wide-spread forms of cancer and frequently lethal, its description or classification is desired to improve treatment. For this description, several classification systems were developed. One of these is the Consensus molecular subtypes classification …more
Language used: English
Date on which the thesis was submitted / produced: 16. 5. 2024
Identifier:
https://is.muni.cz/th/qls8x/
Thesis defence
- Date of defence: 21. 6. 2024
- Supervisor: doc. Ing. Vlad Popovici, PhD
- Reader: Mgr. Eva Budinská, Ph.D.
Full text of thesis
Contents of on-line thesis archive
Published in Theses:- světu
Other ways of accessing the text
Institution archiving the thesis and making it accessible: Masarykova univerzita, Přírodovědecká fakultaMasaryk University
Faculty of ScienceBachelor programme / field:
Computational biology and biomedicine / Biomedical bioinformatics
Theses on a related topic
-
Interakce mezi mikrobiomem a imunitou a její vliv na kolorektální karcinom
Barbora Foretová -
Kolorektální karcinom: Biologie, terapie a biomarkery
Jaroslava Šafářová -
Prostate Cancer Prediction with Graph Neural Networks
Štěpán Řihák -
Evaluation of circulating microRNAs as prognostic tools in pancreatic cancer patients
Natalia Anna Gablo -
Role of lithocholic acid-induced cell signalling in oesophageal cancer progression model
Ashita Singh -
Learning to Predict Prostate Cancer Using Slide-level Annotations
Michal Jakubík -
Empowering Cancer Patients through Personalized Information: User-Centered Design of an E-Health System
Marko Řeháček