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A model-based statistic for detecting molecular markers associated with complex survival patterns in early-stage cancer

机译:基于模型的统计数据用于检测早期癌症中与复杂生存模式相关的分子标记

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摘要

BackgroundIn early-stage of cancer, primary treatment can be considered as effective at eliminating the tumor for a non-negligible proportion of patients whereas for the others it leads to a lower tumor burden and thereby potentially prolonged survival. In this mixed population of patients, it is of great interest to detect complex differences in survival distributions associated with molecular markers that potentially activate latent downstream pathways implicated in tumor progression.
机译:背景技术在癌症的早期阶段,初级治疗可以被认为对一部分患者可以有效消除肿瘤,而对于其他患者,则可以降低肿瘤负荷,从而有可能延长生存期。在这种混合的患者人群中,检测与分子标记相关的生存分布中的复杂差异非常重要,这些分子标记可能激活了与肿瘤进展有关的潜在下游通路。

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