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Publications in 2019

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Molecular and pharmacological modulators of the tumor immune contexture revealed by deconvolution of RNA-seq data.
Genome medicine 11(1), 34 () [10.1186/s13073-019-0638-6]  GO DBCoverage   Download fulltextFulltext by Pubmed Central BibTeX | EndNote: XML, Text | RIS

http://join2-wiki.gsi.de/foswiki/pub/Main/Artwork/join2_logo100x88.png
Machine learning for tissue diagnostics in oncology: brave new world.
British journal of cancer 121(6), 431-433 () [10.1038/s41416-019-0535-1]  GO BibTeX | EndNote: XML, Text | RIS

http://join2-wiki.gsi.de/foswiki/pub/Main/Artwork/join2_logo100x88.png  ;  ;  ;  ;  ;  ;  ;  ;  ;  ;  ;  ;  ;  ;  ;  ;  ;  ;  ;  ;  ;  ;
CCR5 status and metastatic progression in colorectal cancer
OncoImmunology 8(9), e1626193 - () [10.1080/2162402X.2019.1626193]  GO BibTeX | EndNote: XML, Text | RIS

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Deep learning can predict microsatellite instability directly from histology in gastrointestinal cancer.
Nature medicine 25(7), 1054-1056 () [10.1038/s41591-019-0462-y]  GO BibTeX | EndNote: XML, Text | RIS

http://join2-wiki.gsi.de/foswiki/pub/Main/Artwork/join2_logo100x88.png  ;
Harnessing the innate immune system and local immunological microenvironment to treat colorectal cancer.
British journal of cancer 120(9), 871 - 882 () [10.1038/s41416-019-0441-6]  GO BibTeX | EndNote: XML, Text | RIS

http://join2-wiki.gsi.de/foswiki/pub/Main/Artwork/join2_logo100x88.png  ;  ;  ;  ;  ;  ;  ;  ;  ;  ;  ;  ;  ;  ;  ;  ;  ;
Predicting survival from colorectal cancer histology slides using deep learning: A retrospective multicenter study.
PLoS medicine 16(1), e1002730 - () [10.1371/journal.pmed.1002730]  GO DBCoverage   Download fulltextFulltext by Pubmed Central BibTeX | EndNote: XML, Text | RIS

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