首页> 美国卫生研究院文献>Genome Biology >A fuzzy gene expression-based computational approach improves breast cancer prognostication
【2h】

A fuzzy gene expression-based computational approach improves breast cancer prognostication

机译:基于模糊基因表达的计算方法可改善乳腺癌的预后

代理获取
本网站仅为用户提供外文OA文献查询和代理获取服务,本网站没有原文。下单后我们将采用程序或人工为您竭诚获取高质量的原文,但由于OA文献来源多样且变更频繁,仍可能出现获取不到、文献不完整或与标题不符等情况,如果获取不到我们将提供退款服务。请知悉。

摘要

Early gene expression studies classified breast tumors into at least three clinically relevant subtypes. Although most current gene signatures are prognostic for estrogen receptor (ER) positive/human epidermal growth factor receptor 2 (HER2) negative breast cancers, few are informative for ER negative/HER2 negative and HER2 positive subtypes. Here we present Gene Expression Prognostic Index Using Subtypes (GENIUS), a fuzzy approach for prognostication that takes into account the molecular heterogeneity of breast cancer. In systematic evaluations, GENIUS significantly outperformed current gene signatures and clinical indices in the global population of patients.
机译:早期的基因表达研究将乳腺肿瘤分为至少三种临床相关的亚型。尽管大多数当前的基因特征可以预示雌激素受体(ER)阳性/人类表皮生长因子受体2(HER2)阴性乳腺癌,但很少有人可以为ER阴性/ HER2阴性和HER2阳性亚型提供信息。在这里,我们介绍使用亚型的基因表达预后指数(GENIUS),这是一种考虑到乳腺癌分子异质性的模糊预后方法。在系统评估中,GENIUS在全球患者群体中的表现明显优于当前的基因特征和临床指标。

著录项

相似文献

  • 外文文献
  • 中文文献
  • 专利
代理获取

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号