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A ten-gene signature-based risk assessment model predicts the prognosis of lung adenocarcinoma

机译:基于十基因的基于签名的风险评估模型预测肺腺癌的预后

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摘要

GO and KEGG pathway enrichment analyses are carried out on the screened DEGs. The volcano plots of DEGs obtained in TCGA database a and dataset {"type":"entrez-geo","attrs":{"text":"GSE75037","term_id":"75037"}}GSE75037 b (Red dots represent up-regulated genes and green dots represent down-regulated genes); The Venn diagram c of the DEGs in TCGA database and dataset {"type":"entrez-geo","attrs":{"text":"GSE75037","term_id":"75037"}}GSE75037; GO d and KEGG e pathway enrichment analyses results of the overlapping DEGs
机译:GO和Kegg途径浓缩分析在筛选的舞台上进行。在TCGA数据库A和DataSet中获得的DEG的火山图{“类型”:“entrez-geo”,“attrs”:{“text”:“gse75037”,“term_id”:“75037”}} GSE75037 B(红色点代表上调基因,绿点代表下调基因); TCGA数据库和数据集中的VENN图C {“类型”:“entrez-geo”,“attrs”:{“text”:“gse75037”,“term_id”:“75037”}} GSE75037; GO D和Kegg E途径浓缩分析重叠的果酒的结果

著录项

  • 期刊名称 BMC Cancer
  • 作者单位
  • 年(卷),期 2020(-1),-1
  • 年度 2020
  • 页码 -1
  • 总页数 11
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种
  • 中图分类 肿瘤学;
  • 关键词

    机译:管道;特征基因;风险评估模型;预后预测;

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