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Construction and optimization of gene expression signatures for prediction of survival in two-arm clinical trials

机译:两臂临床试验中存活预测基因表达特征的构建与优化

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摘要

Projection onto CRC subtypes reduces the input gene expression data set to a 6-dimensional space. The example shown here is for the LP subtyping scheme defined by Marisa et al. [17]. Starting from the full gene expression matrix (a), transformation by Eq.(4) (reproduced at the top of figure b) generates the 6 × 209 matrix of ζ coefficients shown as a red-blue heat map (b), with the corresponding discrete subtype assignments indicated by the colored bar at the top. The subC regression model uses the ζ coefficients as covariates (Eq.(5), reproduced at the bottom of figure b)
机译:投影到CRC子类型将输入基因表达数据变为6维空间。这里显示的示例是Marisa等人定义的LP亚型方案。 [17]。从完全基因表达矩阵(A)开始,通过EQ转换。(4)(在图B的顶部再现)产生作为红色的红色热图(B)所示的6×209矩阵,其中相应的离散子类型分配由顶部的彩色栏表示。 Subc回归模型使用ζ系数作为协变量(eq。(5),在图b的底部再现)

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