Corrigendum: Machine learning to construct sphingolipid metabolism genes signature to characterize the immune landscape and prognosis of patients with uveal melanoma

Corrigendum: Machine learning to construct sphingolipid metabolism genes signature to characterize the immune landscape and prognosis of patients with uveal melanoma

[This corrects the article DOI: 10.3389/fendo.2022.1056310.].

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Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:Frontiers in endocrinology (Lausanne) 2024-05, Vol.15, p.1421538-1421538
Hauptverfasser: Chi, Hao, Peng, Gaoge, Yang, Jinyan, Zhang, Jinhao, Song, Guobin, Xie, Xixi, Strohmer, Dorothee Franziska, Lai, Guichuan, Zhao, Songyun, Wang, Rui, Yang, Fang, Tian, Gang
Format: Artikel
Sprache:eng
Schlagworte:
Endocrinology
immunotherapy
predictive signature
sphingolipid metabolism
tumor microenvironment
UVM
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Beschreibung
Zusammenfassung:[This corrects the article DOI: 10.3389/fendo.2022.1056310.].
ISSN:1664-2392
1664-2392
DOI:10.3389/fendo.2024.1421538