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Regularized binormal ROC method in disease classification using microarray data

机译:使用微阵列数据进行疾病分类的正则化双正态ROC方法

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摘要

BackgroundAn important application of microarrays is to discover genomic biomarkers, among tens of thousands of genes assayed, for disease diagnosis and prognosis. Thus it is of interest to develop efficient statistical methods that can simultaneously identify important biomarkers from such high-throughput genomic data and construct appropriate classification rules. It is also of interest to develop methods for evaluation of classification performance and ranking of identified biomarkers.
机译:背景技术微阵列的重要应用是发现成千上万的被测基因中的基因组生物标志物,以用于疾病的诊断和预后。因此,感兴趣的是开发可以从这样的高通量基因组数据中同时识别重要的生物标记并构建适当的分类规则的有效统计方法。开发用于评估分类性能和鉴定的生物标志物的排名的方法也是令人感兴趣的。

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