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The molecular portraits of breast tumors are conserved across microarray platforms

机译:乳腺肿瘤的分子画像在微阵列平台上是保守的

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摘要

BackgroundValidation of a novel gene expression signature in independent data sets is a critical step in the development of a clinically useful test for cancer patient risk-stratification. However, validation is often unconvincing because the size of the test set is typically small. To overcome this problem we used publicly available breast cancer gene expression data sets and a novel approach to data fusion, in order to validate a new breast tumor intrinsic list.
机译:在独立的数据集中验证新的基因表达签名是开发用于癌症患者风险分层的临床有用测试的关键步骤。但是,验证通常令人信服,因为测试集的大小通常很小。为了克服这个问题,我们使用了公开可用的乳腺癌基因表达数据集和一种新颖的数据融合方法,以验证新的乳腺癌固有表。

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