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Exploiting the noise: improving biomarkers with ensembles of data analysis methodologies

机译:利用噪声:通过一系列数据分析方法改进生物标记

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摘要

BackgroundThe advent of personalized medicine requires robust, reproducible biomarkers that indicate which treatment will maximize therapeutic benefit while minimizing side effects and costs. Numerous molecular signatures have been developed over the past decade to fill this need, but their validation and up-take into clinical settings has been poor. Here, we investigate the technical reasons underlying reported failures in biomarker validation for non-small cell lung cancer (NSCLC).
机译:背景技术个性化药物的出现需要强大的,可重复的生物标记,这些标记应表明哪种治疗方法将在最大程度降低副作用和成本的同时最大程度地提高治疗效果。在过去的十年中,已经开发出了许多分子标记来满足这种需求,但是它们的验证和临床应用尚很困难。在这里,我们调查非小细胞肺癌(NSCLC)生物标志物验证失败的技术原因。

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