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AucPR: An AUC-based approach using penalized regression for disease prediction with high-dimensional omics data

机译：AucPR：一种基于AUC的方法，使用惩罚性回归对高维组学数据进行疾病预测

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1. AucPR: An AUC-based approach using penalized regression for disease prediction with high-dimensional omics data [J] . Wenbao Yu, Taesung Park BMC Genomics . 2014,第SUPPLEMENTa10期

机译：AucPR：一种基于AUC的方法，使用惩罚回归进行高维组学数据的疾病预测
2. Integration Analysis of Three Omics Data Using Penalized Regression Methods: An Application to Bladder Cancer [J] . Silvia Pineda, Francisco X. Real, Manolis Kogevinas, PLoS Genetics . 2015,第12期

机译：用罚回归法对三种 italic 数据进行整合分析：在膀胱癌中的应用
3. Integration Analysis of Three Omics Data Using Penalized Regression Methods: An Application to Bladder Cancer [J] . Silvia Pineda, Francisco X. Real, Manolis Kogevinas, PLoS Genetics . 2015,第12期

机译：用罚回归法对三种组学数据进行积分分析：在膀胱癌中的应用
4. Integrating omics data for identifying disease subtypes: A multiplex network-based approach [C] . Haiying Wang, Huiru Zheng IEEE International Conference on Bioinformatics and Biomedicine . 2015

机译：整合组学数据以识别疾病亚型：基于多重网络的方法
5. Robust Penalized Regression for Complex High-Dimensional Data [D] . Luo, Bin. 2020

机译：适用于复杂的高维数据的惩罚回归
6. AucPR: An AUC-based approach using penalized regression for disease prediction withhigh-dimensional omics data [O] . Wenbao Yu, Taesung Park 2014

机译：AucPR：一种基于AUC的方法采用惩罚回归来预测疾病高维组学数据
7. IPF-LASSO: Integrative L1-Penalized Regression with Penalty Factors for Prediction Based on Multi-Omics Data [O] . Anne-Laure Boulesteix, Riccardo De Bin, Xiaoyu Jiang, 2017

机译：IPF-LASSO：基于多OMICS数据的预测预测因素综合L1惩罚回归

AucPR: An AUC-based approach using penalized regression for disease prediction with high-dimensional omics data

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