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氦,加合(1:1)氖 | 12162-16-2

中文名称
氦,加合(1:1)氖
中文别名
——
英文名称
Helium-neon
英文别名
helium;neon
氦,加合(1:1)氖化学式
CAS
12162-16-2
化学式
HeNe
mdl
——
分子量
24.182
InChiKey
CPBQJMYROZQQJC-UHFFFAOYSA-N
BEILSTEIN
——
EINECS
——
  • 物化性质
  • 计算性质
  • ADMET
  • 安全信息
  • SDS
  • 制备方法与用途
  • 上下游信息
  • 反应信息
  • 文献信息
  • 表征谱图
  • 同类化合物
  • 相关功能分类
  • 相关结构分类

计算性质

  • 辛醇/水分配系数(LogP):
    0.0
  • 重原子数:
    2
  • 可旋转键数:
    0
  • 环数:
    0.0
  • sp3杂化的碳原子比例:
    0.0
  • 拓扑面积:
    0
  • 氢给体数:
    0
  • 氢受体数:
    0

反应信息

  • 作为反应物:
    描述:
    参考文献:
    名称:
    Gene Expression Profile Breast Tumour Grading
    摘要:
    我们描述了一种将乳腺肿瘤分级的方法,该等级表明肿瘤的侵袭性,该方法包括检测来自表D0(6g-TAGs)或表D1(SWS Classifier 0)中所选基因的表达。我们还描述了治疗高侵袭性肿瘤或低侵袭性肿瘤的方法,通过从患者分离的组织学2级肿瘤样本中获取BRRN1,AURKA,MELK,PRR11,CENPW和E2F1的基因表达数据来确定侵袭性肿瘤;通过将类别预测算法应用于基因表达数据来对肿瘤进行分级,其中3级肿瘤被分类为高侵袭性肿瘤,1级肿瘤被分类为低侵袭性肿瘤;并相应地治疗患者。
    公开号:
    US20160222458A1
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文献信息

  • Gene Expression Profile Breast Tumour Grading
    申请人:AGENCY FOR SCIENCE, TECHNOLOGY AND RESEARCH
    公开号:US20160222458A1
    公开(公告)日:2016-08-04
    We describe a method of assigning a grade to a breast tumour, which grade is indicative of the aggressiveness of the tumour, the method comprising detecting the expression of a gene selected from the genes set out in Table D0 (6g-TAGs) or Table D1 (SWS Classifier 0). We also describe methods of treating patients having a high aggressiveness tumour or a low aggressiveness tumour, by identifying the aggressiveness tumour by obtaining, from a sample of a histological Grade 2 tumour isolated from the patient, gene expression data of BRRN1, AURKA, MELK, PRR11, CENPW and E2F1; assigning a grade to the tumour by applying a class prediction algorithm to the gene expression data, wherein a Grade 3 tumour is classified as a high aggressiveness tumour and a Grade 1 tumour is classified as a low aggressiveness tumour; and specifically treating the patient accordingly.
    我们描述了一种将乳腺肿瘤分级的方法,该等级表明肿瘤的侵袭性,该方法包括检测来自表D0(6g-TAGs)或表D1(SWS Classifier 0)中所选基因的表达。我们还描述了治疗高侵袭性肿瘤或低侵袭性肿瘤的方法,通过从患者分离的组织学2级肿瘤样本中获取BRRN1,AURKA,MELK,PRR11,CENPW和E2F1的基因表达数据来确定侵袭性肿瘤;通过将类别预测算法应用于基因表达数据来对肿瘤进行分级,其中3级肿瘤被分类为高侵袭性肿瘤,1级肿瘤被分类为低侵袭性肿瘤;并相应地治疗患者。
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