RISS 학술연구정보서비스

검색
자동완성 버튼
다국어입력
다국어 입력
あ ぁ か が さ ざ た だ な は ば ぱ ま や ゃ ら わ ゎ ん い ぃ き ぎ し じ ち ぢ に ひ び ぴ み り う ぅ く ぐ す ず つ づ っ ぬ ふ ぶ ぷ む ゆ ゅ る え ぇ け げ せ ぜ て で ね へ べ ぺ め れ お ぉ こ ご そ ぞ と ど の ほ ぼ ぽ も よ ょ ろ を
ア ァ カ サ ザ タ ダ ナ ハ バ パ マ ヤ ャ ラ ワ ヮ ン イ ィ キ ギ シ ジ チ ヂ ニ ヒ ビ ピ ミ リ ウ ゥ ク グ ス ズ ツ ヅ ッ ヌ フ ブ プ ム ユ ュ ル エ ェ ケ ゲ セ ゼ テ デ ヘ ベ ペ メ レ オ ォ コ ゴ ソ ゾ ト ド ノ ホ ボ ポ モ ヨ ョ ロ ヲ ―

http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.

변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.

예시)
  • 中文 을 입력하시려면 zhongwen을 입력하시고 space를누르시면됩니다.
  • 北京 을 입력하시려면 beijing을 입력하시고 space를 누르시면 됩니다.
ㅥ ㅦ ㅧ ㅨ ㅩ ㅪ ㅫ ㅬ ㅭ ㅮ ㅯ ㅰ ㅱ ㅲ ㅳ ㅴ ㅵ ㅶ ㅷ ㅸ ㅹ ㅺ ㅻ ㅼ ㅽ ㅾ ㅿ ㆀ ㆁ ㆂ ㆃ ㆄ ㆅ ㆆ ㆇ ㆈ ㆉ ㆊ ㆋ ㆌ ㆍ ㆎ
Α Β Γ Δ Ε Ζ Η Θ Ι Κ Λ Μ Ν Ξ Ο Π Ρ Σ Τ Υ Φ Χ Ψ Ω α β γ δ ε ζ η θ ι κ λ μ ν ξ ο π ρ σ τ υ φ χ ψ ω
á à Á À é è É È ç Ç ê
Ä Ö Ü ä ö ü ß
ְ ֳ ֲ ֱ ָ ַ ֵ ֶ ִ ֹ ּ ֻ ׂ ׁ ּ פ ם ן ו ט א ר ק ף ך ל ח י ע כ ג ד ש ץ ת צ מ נ ה ב
‘ ’ “ ” 〔 〕 〈 〉 「 」 『 』 【 】 ＂ （ ） ［ ］ ｛ ｝
± × ÷ ≠ ≤ ≥ ∞ ∴ ♂ ♀ ∠ ⊥ ⌒ ∂ ∇ ≡ ≒ ≪ ≫ √ ∽ ∝ ∵ ∫ ∬ ∈ ∋ ⊆ ⊇ ⊂ ⊃ ∪ ∩ ∧ ∨ ￢ ⇒ ⇔ ∀ ∃ ∮ ∑ ∏ ＋ － ＜ ＝ ＞
、 。 · ‥ … ¨ 〃 ― ∥ ＼ ∼ ´ ～ ˇ ˘ ˝ ˚ ˙ ¸ ˛ ¡ ¿ ː ！ ＇ ， ． ／ ： ； ？ ＾ ＿ ｀ ｜
½ ⅓ ⅔ ¼ ¾ ⅛ ⅜ ⅝ ⅞ ¹ ² ³ ⁴ ⁿ ₁ ₂ ₃ ₄
Æ Ð Ħ IJ Ł Ø Œ Þ Ŧ Ŋ æ đ ð ħ ı ij ĸ ŀ ł ø œ ß þ ŧ ŋ ʼn
А Б В Г Д Е Ё Ж З И Й К Л М Н О П Р С Т У Ф Х Ц Ч Ш Щ Ъ Ы Ь Э Ю Я а б в г д е ё ж з и й к л м н о п р с т у ф х ц ч ш щ ъ ы ь э ю я
′ ″ ℃ Å ￠ ￡ ￥ ¤ ℉ ‰ ＄ ％ Ｆ ￦ ㎕ ㎖ ㎗ ℓ ㎘ ㏄ ㎣ ㎤ ㎥ ㎦ ㎙ ㎚ ㎛ ㎜ ㎝ ㎞ ㎟ ㎠ ㎡ ㎢ ㏊ ㎍ ㎎ ㎏ ㏏ ㎈ ㎉ ㏈ ㎧ ㎨ ㎰ ㎱ ㎲ ㎳ ㎴ ㎵ ㎶ ㎷ ㎸ ㎹ ㎀ ㎁ ㎂ ㎃ ㎄ ㎺ ㎻ ㎽ ㎾ ㎿ ㎐ ㎑ ㎒ ㎓ ㎔ Ω ㏀ ㏁ ㎊ ㎋ ㎌ ㏖ ㏅ ㎭ ㎮ ㎯ ㏛ ㎩ ㎪ ㎫ ㎬ ㏝ ㏐ ㏓ ㏃ ㏉ ㏜ ㏆
§ ※ ☆ ★ ○ ● ◎ ◇ ◆ □ ■ △ ▽ → ← ↑ ↓ ↔ 〓 ◁ ◀ ▷ ▶ ♤ ♠ ♡ ♥ ♧ ♣ ⊙ ◈ ▣ ◐ ◑ ▒ ▤ ▥ ▨ ▧ ▦ ▩ ♨ ☏ ☎ ☜ ☞ † ‡ ↕ ↗ ↙ ↖ ↘ ♭ ♩ ♪ ♬ ㉿ ㈜ № ㏇ ™ ㏂ ㏘ ℡ ＃ ＆ ＊ ＠ ª º
ⅰ ⅱ ⅲ ⅳ ⅴ ⅵ ⅶ ⅷ ⅸ ⅹ Ⅰ Ⅱ Ⅲ Ⅳ Ⅴ Ⅵ Ⅶ Ⅷ Ⅸ Ⅹ
ا ب ت ث ج ح خ د ذ ر ز س ش ص ض ط ظ ع غ ف ق ک ل م ن ه و ی
닫기
    인기검색어 순위 펼치기

    RISS 인기검색어

      검색결과 좁혀 보기

      선택해제

      오늘 본 자료

      • 오늘 본 자료가 없습니다.
      더보기
      검색키워드
      저자 : 목리디아 (검색결과 1 건)
      • 무료
      • 기관 내 무료
      • 유료
      • KCI등재

        Ovarian Cancer Prognostic Prediction Model Using RNA Sequencing Data

        정석호,목리디아,송용상,안태진,박태성 한국유전체학회 2018 Genomics & informatics Vol.16 No.4

        Ovarian cancer is one of the leading causes of cancer-related deaths in gynecologic malignancies. Over 70 % of ovarian cancer cases are high-grade serous ovarian cancers (HGSC) and have high death rates due to their resistance to chemotherapy. Despite advances in surgical and pharmaceutical therapies, overall survival rates are not good and accurate prediction of prognosis is not easy because of the highly heterogeneous nature of ovarian cancer. To improve patient’s prognosis through proper treatment, we present a prognostic prediction model by integrating the high dimensional RNA sequencing data with their clinical data through the following steps: (1) gene filtration, (2) pre-screening, (3) gene marker selection (4) integrated study of selected gene markers and prediction model building. These steps of the prognostic prediction model can be applied to other types of cancer besides ovarian cancer.

      맨처음 페이지로1맨끝 페이지로

      연관 검색어 추천

      이 검색어로 많이 본 자료

      활용도 높은 자료

      해외이동버튼