Integration of multiomic annotation data to prioritize and characterize inflammation and immune-related risk variants in squamous cell lung cancer

  1. Sun, R.
  2. Xu, M.
  3. Li, X.
  4. Gaynor, S.
  5. Zhou, H.
  6. Li, Z.
  7. Bossé, Y.
  8. Lam, S.
  9. Tsao, M.-S.
  10. Tardon, A.
  11. Chen, C.
  12. Doherty, J.
  13. Goodman, G.
  14. Bojesen, S.E.
  15. Landi, M.T.
  16. Johansson, M.
  17. Field, J.K.
  18. Bickeböller, H.
  19. Wichmann, H.-E.
  20. Risch, A.
  21. Rennert, G.
  22. Arnold, S.
  23. Wu, X.
  24. Melander, O.
  25. Brunnström, H.
  26. Le Marchand, L.
  27. Liu, G.
  28. Andrew, A.
  29. Duell, E.
  30. Kiemeney, L.A.
  31. Shen, H.
  32. Haugen, A.
  33. Johansson, M.
  34. Grankvist, K.
  35. Caporaso, N.
  36. Woll, P.
  37. Dawn Teare, M.
  38. Scelo, G.
  39. Hong, Y.-C.
  40. Yuan, J.-M.
  41. Lazarus, P.
  42. Schabath, M.B.
  43. Aldrich, M.C.
  44. Albanes, D.
  45. Mak, R.
  46. Barbie, D.
  47. Brennan, P.
  48. Hung, R.J.
  49. Amos, C.I.
  50. Christiani, D.C.
  51. Lin, X.
  52. Erakutsi egile guztiak +
Aldizkaria:
Genetic Epidemiology

ISSN: 1098-2272 0741-0395

Argitalpen urtea: 2021

Alea: 45

Zenbakia: 1

Orrialdeak: 99-114

Mota: Artikulua

DOI: 10.1002/GEPI.22358 GOOGLE SCHOLAR

Garapen Iraunkorreko Helburuak