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Título : Data mining for identification of molecular targets in ovarian cancer
Creador: Villegas Ruiz, Vanessa
Nivel de acceso: Open access
Palabras clave : Neoplasias Ováricas - clasificación
Neoplasias Ováricas - genética
Neoplasias Ováricas - mortalidad
Neoplasias Ováricas - metabolismo
Neoplasias Ováricas - patología
Análisis de Secuencia por Matrices de Oligonucleótidos
Ciclo Celular
Biología de Sistemas
Expresión Génica
Neoplasias Ováricas - genética
Ovarian Neoplasms - classification
Ovarian Neoplasms - genetics
Ovarian Neoplasms - mortality
Ovarian Neoplasms - metabolism
Oligonucleotide Array Sequence Analysis
Cell Cycle
Systems Biology
Gene Expression
Ovarian Neoplasms - genetics
Biología de cáncer de ovario - redes - sistemas
Ovarian cancer - networks - systems biology
Descripción : Ovarian cancer is possibly the sixth most common malignancy worldwide, in Mexico representing the fourth leading cause of gynecological cancer death more than 70% being diagnosed at an advanced stage and the survival being very poor. Ovarian tumors are classified according to histological characteristics, epithelial ovarian cancer as the most common (~80%). We here used high-density microarrays and a systems biology approach to identify tissue-associated deregulated genes. Non-malignant ovarian tumors showed a gene expression profile associated with immune mediated inflammatory responses (28 genes), whereas malignant tumors had a gene expression profile related to cell cycle regulation (1,329 genes) and ovarian cell lines to cell cycling and metabolism (1,664 genes).
Colaborador(es) u otros Autores: Juarez-Mendez Sergio
Fecha de publicación : 2016
Tipo de publicación: Artículo
Formato: pdf
Identificador del Recurso : 10.7314/APJCP.2016.17.4.1691
Fuente: Asian Pacific Journal of Cancer Prevention 17(4):1691 - 1699
URI : http://repositorio.pediatria.gob.mx:8180/handle/20.500.12103/2248
Idioma: eng
Aparece en las colecciones: Artículos

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