机译:图3:用于比较PCG签名与TNM阶段的生存预测功率在训练(a)和整个数据集(b)中的签名和tnm阶段的时间依赖性ROC分析(C,D)和整个数据集(e,f)。
机译:基因组CDNA数据集的宽元分析显示基于系统生物学方法的结肠直肠癌新的靶基因特征
机译:结肠直肠癌数据集的Metagenomic分析识别交叉队员微生物诊断签名和胆碱退化的联系
机译:结肠直肠癌数据集的Metagenomic分析识别交叉群微生物诊断签名和胆碱退化的链接(Vol 25,PG 667,2019)
机译:大型数据集快速支持向量训练的两阶段增量工作集选择
机译:基于预后和预测基因特征的亚组分析用于早期非小细胞肺癌患者的辅助化疗
机译:互联网操作的深海爬虫在整个长达7年的部署期间(2009-2016年)收集的环境数据集的质量控制和分析前处理
机译:图5:TNM(A,B)和T(C,D)的分层分析在整个组和地理数据集中的整个组和BCLC分期(E)和AFP(F)中的签名的低/高阶段。