利用多组学数据预测药物反应

临床前模型对于研究肿瘤细胞的分子特征和对化学扰动的反应之间的关系至关重要。然而，只有少数药物反应的预测因子已成功地转化为临床环境。

用于开发药物反应预测指标的分析管道越来越复杂，这也给癌症研究带来了一些独特的挑战，需要高度的透明度，以最大限度地提高研究结果的可重复性。

幸运的是，新的软件平台可以用于提高癌症研究和多组学生物标志物发现的透明度和可重复性。

参加本次网络研讨会的目的:

• 探索一些最令人兴奋的研究，促进我们对多组学数据的理解
• 发现这一领域令人难以置信的研究和最新发展
• 通过网络研讨会后的独家问答环节与我们的专家演讲者互动