Cancers：“癌症信息学和大数据” | MDPI 栏目推荐
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Cancers
“癌症信息学和大数据 (Cancer Informatics and Big Data)”栏目是 Cancers 期刊 15 个学科栏目之一，目前，该栏目由 40 位来自全球的知名学者担任编委会成员。截至 2022 年 11 月，该栏目已发表 244 篇论文。本栏目主题包括但不限于：
人工智能；
癌症免疫学方法；
数据存储与共享；
深度学习；
药物发现、药物再利用、耐药性；
图像处理与分析；
新一代测序；
精准医学与临床决策；
单细胞数据分析；
统计方法；
大数据集的可视化。
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栏目主编
Jason Roszik 教授
德州大学安德森癌症中心
研究领域：计算癌症基因组学、下一代测序、靶向治疗、免疫疗法、目标发现、药物再利用、罕见癌症。
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精选文章
01
The Application of Deep Learning in Cancer Prognosis Prediction
深度学习在癌症预后预测中的应用
Wan Zhu et al.
https://www.mdpi.com/657768
构建用于癌症预后预测的深度学习模型的工作流程。
文章亮点：
(1) 目前在癌症预后研究中的深度学习模型还需要在更大的数据集中进行进一步的测试和验证。
(2) 利用特征提取可有效地从多组学数据中提取数据，训练神经网络，并可能改善癌症预后预测。
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阅读英文原文
原文出自 Cancers 期刊
Zhu, W.; Xie, L.; Han, J.; Guo, X. The Application of Deep Learning in Cancer Prognosis Prediction. Cancers 2020,12, 603.
02
Parallel Structure Deep Neural Network Using CNN and RNN with an Attention Mechanism for Breast Cancer Histology Image Classification
使用 CNN 和 RNN 的并行结构深度神经网络和注意机制用于乳腺癌组织学图像分类
Hongdou Yao et al.
https://www.mdpi.com/584600
研究中设计的模型整体结构示意图。
文章亮点：
(1) 作者提出了一种新的深度学习模型，用两种不同类型的神经网络提取的图像特征统一起来。
(2) 本文显示了具有 Attention 机制的 CNN 和 RNN 并行结构的深度神经网络的优势。
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阅读英文原文
原文出自 Cancers 期刊
Yao, H.; Zhang, X.; Zhou, X.; Liu, S. Parallel Structure Deep Neural Network Using CNN and RNN with an Attention Mechanism for Breast Cancer Histology Image Classification. Cancers 2019, 11, 1901.
03
Latest Insights into Marek's Disease Virus Pathogenesis and Tumorigenesis
马雷克氏病病毒发病机制和肿瘤发生的最新见解
Luca D. Bertzbach et al.
https://www.mdpi.com/661550
MDV 感染始于吸入传染性粉尘示意图。
文章亮点：
(1) 本文强调了前几年马雷克氏病病毒 (Marek's DiseaseVirus, MDV) 研究的进展，这些进展为这种高度致癌病原体的生命周期和细胞嗜性提供了有趣的见解。
(2) 鸡的 MDV 感染将继续用作疱疹病毒研究和病毒诱导肿瘤形成的动物模型。
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阅读英文原文
原文出自 Cancers 期刊
Bertzbach, L.D.; Conradie, A.M.; You, Y.; Kaufer, B.B. Latest Insights into Marek’s Disease Virus Pathogenesis and Tumorigenesis. Cancers 2020,12, 647.
04
Transfer Learning in Breast Cancer Diagnoses via Ultrasound Imaging
通过超声成像在乳腺癌诊断中的迁移学习
Gelan Ayana, Kokeb Dese and Se-woon Choe
https://www.mdpi.com/994392
迁移学习 (TL) 方法示意图。
文章亮点：
(1) 作者回顾了先前的研究，这些研究侧重于使用迁移学习从超声图像检测乳腺癌，以总结现有方法并确定其优缺点。
(2) 本文提出了将迁移学习应用于超声成像以检测和诊断乳腺癌的潜在未来研究方向。
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阅读英文原文
原文出自 Cancers 期刊
Ayana, G.; Dese, K.; Choe, S.-w. Transfer Learning in Breast Cancer Diagnoses via Ultrasound Imaging. Cancers 2021, 13, 738.
05
Tumor Mutational Burden as a Potential Biomarker for Immunotherapy in Pancreatic Cancer: Systematic Review and Still-Open Questions
肿瘤突变负荷作为胰腺癌免疫治疗的潜在生物标志物：系统评价和仍有待解决的问题
Rita T. Lawlor et al.
https://www.mdpi.com/1159702
总结图突出了与肿瘤突变负担相关的复杂景观及其在精确肿瘤中作为生物标志物的潜在作用。
文章亮点：
(1) 作者强调了高肿瘤突变负荷 (Tumor Mutational Burden, TMB)是一种罕见但不可忽视的变化，在所有胰腺癌中约 1% 存在。
(2) 作者考虑 TMB 作为一种潜在的生物标志物来改善胰腺癌患者的管理。
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阅读英文原文
原文出自 Cancers 期刊
Lawlor, R.T.; Mattiolo, P.; Mafficini, A.; Hong, S.-M.; Piredda, M.L.; Taormina, S.V.; Malleo, G.; Marchegiani, G.; Pea, A.; Salvia, R.; Kryklyva, V.; Shin, J.I.; Brosens, L.A.; Milella, M.; Scarpa, A.; Luchini, C. Tumor Mutational Burden as a Potential Biomarker for Immunotherapy in Pancreatic Cancer: Systematic Review and Still-Open Questions. Cancers 2021, 13, 3119.
Cancers 期刊介绍
主编：Samuel C. Mok, The University of Texas MD Anderson Cancer Center, USA
期刊主题涵盖癌症治疗和免疫疗法、癌症生物标志物、流行病学和预防、肿瘤微环境、癌症病因和筛查、诊断和护理、癌症分子生物学等肿瘤学领域各个方面。目前，期刊已被 SCIE、Scopus 等重要数据库收录。
2021 Impact Factor | 6.575 |
2021 CiteScore | 5.8 |
Time to First Decision | 17.4 Days |
Time to Publication | 40 Days |
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