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【24h】

Linking Gene-Expression Experiments with Survival-Time Data

机译:将基因表达实验与生存时间数据连接

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摘要

We apply a model-based clustering approach to classify tumour tissues on the basis of microarray gene expression. The association between the clusters so formed and patient survival (recurrence) times is examined. The approach is illustrated using the lung cancer data set of Wigle et al. (2002). We show that the prognosis clustering is a powerful predictor of the outcome of disease, in addition to the stage of disease at presentation.
机译:我们应用基于模型的聚类方法,以基于微阵列基因表达对肿瘤组织进行分类。检查了所形成的簇之间的簇和患者存活(复发)时间之间的关联。使用Wigle等人的肺癌数据集来说明该方法。 (2002)。除了在介绍时,除了疾病阶段之外,预测聚类是疾病结果的强大预测因子。

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