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Predictive gene lists for breast cancer prognosis: A topographic visualisation study

机译：乳腺癌预后的预测基因清单：地形可视化研究

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摘要

BackgroundThe controversy surrounding the non-uniqueness of predictive gene lists (PGL) of small selected subsets of genes from very large potential candidates as available in DNA microarray experiments is now widely acknowledged []. Many of these studies have focused on constructing discriminative semi-parametric models and as such are also subject to the issue of random correlations of sparse model selection in high dimensional spaces. In this work we outline a different approach based around an unsupervised patient-specific nonlinear topographic projection in predictive gene lists.
机译：背景技术围绕DNA芯片实验获得的非常大的潜在候选基因的小部分选定基因子集的预测基因列表（PGL）的非唯一性争议已得到广泛认可[]。这些研究中的许多研究都集中在构造判别性半参数模型上，因此也受到高维空间中稀疏模型选择的随机相关性问题的困扰。在这项工作中，我们基于预测基因列表中无监督的患者特定的非线性地形投影，概述了另一种方法。

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