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【2h】

Bayesian data integration and variable selection for pan‐cancer survival prediction using protein expression data

机译：贝叶斯数据集成和可变选择对蛋白表达数据的泛癌生存预测

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Arnab Kumar Maity; Anirban Bhattacharya; Bani K. Mallick; Veerabhadran Baladandayuthapani;
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年度 2019
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1. Bayesian data integration and variable selection for pan‐cancer survival prediction using protein expression data [J] . Maity Arnab Kumar, Bhattacharya Anirban, Mallick Bani K., Biometrics: Journal of the Biometric Society : An International Society Devoted to the Mathematical and Statistical Aspects of Biology . 2020,第1期

机译：贝叶斯数据集成和可变选择对蛋白表达数据的泛癌生存预测
2. Integration of survival and binary data for variable selection and prediction: a Bayesian approach [J] . Maity Arnab Kumar, Carroll Raymond J., Mallick Bani K. Journal of the royal statistical society . 2019,第5期

机译：生存和二进制数据的集成，用于变量选择和预测：贝叶斯方法
3. Integration of elicited expert information via a power prior in Bayesian variable selection: Application to colon cancer data [J] . Boulet Sandrine, Ursino Moreno, Thall Peter, Statistical methods in medical research . 2020,第2期

机译：通过贝叶斯变量选择之前的电力集成引发专家信息：对结肠癌数据的应用
4. Individualized Predictions of Survival Time Distributions from Gene Expression Data Using a Bayesian MCMC Approach [C] . Lars Kaderali Bioinformatics Research and Development; Lecture Notes in Bioinformatics; 4414 . 2007

机译：使用贝叶斯MCMC方法根据基因表达数据对存活时间分布进行个体化预测
5. New methods for variable selection with applications to survival analysis and statistical redundancy analysis using gene expression data. [D] . Hu, Simin. 2007

机译：变量选择的新方法，应用于通过基因表达数据进行的生存分析和统计冗余分析。
6. Integration of Multiple Genomic Data Sources in a Bayesian Cox Model for Variable Selection and Prediction [O] . Tabea Treppmann, Katja Ickstadt, Manuela Zucknick 2017

机译：贝叶斯考克斯模型中多个基因组数据源的集成用于变量选择和预测
7. Bayesian variable selection for parametric survival model with applications to cancer omics data [O] . Weiwei Duan, Ruyang Zhang, Yang Zhao, 2018

机译：贝叶斯变量选择参数生存模型与癌症常规数据

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