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应用机器学习方法构建平滑肌肉瘤分子分型预测标签 预览
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作者 王强 安杨 +2 位作者 张国森 董寰 郭向前 《河南大学学报:医学版》 CAS 2019年第1期26-29,共4页
[目的]应用机器学习方法,利用TCGA与GEO数据,构建平滑肌肉瘤分子分型预测标签。[方法]收集TCGA和GSE45510数据,建立机器学习模型,利用pamr包预测标签,将预测亚型与实际值对比以评估预测效果。[结果]经测试,阈值取6.639时,分类准确率为87... [目的]应用机器学习方法,利用TCGA与GEO数据,构建平滑肌肉瘤分子分型预测标签。[方法]收集TCGA和GSE45510数据,建立机器学习模型,利用pamr包预测标签,将预测亚型与实际值对比以评估预测效果。[结果]经测试,阈值取6.639时,分类准确率为87.8%,相关基因159个。[结论]利用机器学习方法构建平滑肌肉瘤分子分型预测标签,可以用于预测平滑肌肉瘤分子亚型,提高诊断精度,指导未来平滑肌肉瘤亚型特异性靶向治疗,推动精准治疗发展。 展开更多
关键词 平滑肌肉瘤 表达谱 机器学习 分子分型 预测标签
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