Predicting Outcomes of Hormone and Chemotherapy in the Molecular Taxonomy of Breast Cancer International Consortium (METABRIC) Study by Biochemically-inspired Machine Learning
Genomic aberrations and gene expression-defined subtypes in the large METABRIC patient cohort have been used to stratify and predict survival. The present study used normalized gene expression signatures of paclitaxel drug response to predict outcome for different survival times in METABRIC patients...
Đã lưu trong:
Những tác giả chính: | Mucaki, Eliseos J, Baranova, Katherina, Phạm, Quang Huy, Rezaeian, Iman, Angelov, Dimo, Ngom, Alioune, Rueda, Luis, Rogan, Peter K |
---|---|
Định dạng: | Journal article |
Ngôn ngữ: | English |
Được phát hành: |
Faculty of 1000 Ltd
2023
|
Những chủ đề: | |
Truy cập trực tuyến: | https://scholar.dlu.edu.vn/handle/123456789/2632 |
Các nhãn: |
Thêm thẻ
Không có thẻ, Là người đầu tiên thẻ bản ghi này!
|
Thư viện lưu trữ: | Thư viện Trường Đại học Đà Lạt |
---|
Những quyển sách tương tự
Những quyển sách tương tự
-
Predicting Outcomes of Hormone and Chemotherapy in the Molecular Taxonomy of Breast Cancer International Consortium (METABRIC) Study by Biochemically-inspired Machine Learning
Bỡi: Mucaki, Eliseos J, et al.
Được phát hành: (2023) -
A Novel Approach for Identifying Relevant Genes for Breast Cancer Survivability on Specific Therapies
Bỡi: Tabl, Ashraf Abou, et al.
Được phát hành: (2023) - A radiation-derived gene expression signature predicts clinical outcome for breast cancer patients /
-
A new feature selection approach for optimizing prediction models, applied to breast cancer subtype classification
Bỡi: Phạm, Quang Huy, et al.
Được phát hành: (2023) - Cryptanalysis of an off-line electronic cash scheme based on proxy blind signature /