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Prediction of cancer prognosis with the genetic basis of transcriptional variations.

机译：用转录变异的遗传基础预测癌症的预后。

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Phenotypes of diseases, including prognosis, are likely to have complex etiologies and be derived from interactive mechanisms, including genetic and protein interactions. Many computational methods have been used to predict survival outcomes without explicitly identifying interactive effects, such as the genetic basis for transcriptional variations. We have therefore proposed a classification method based on the interaction between genotype and transcriptional expression features (CORE-F). This method considers the overall genetic architecture, alterations that influence prognosis. In comparing the performance of CORE-F with the ensemble tree, the best-performing method predicting patient survival, we found that CORE-F outperformed the ensemble tree (mean AUC, 0.85 vs. 0.72). Moreover, the trained associations in the CORE-F successfully identified the genetic mechanisms underlying survival outcomes at the interaction-network level.
机译：疾病的表型，包括预后，可能具有复杂的病因，并可能来自相互作用机制，包括遗传和蛋白质相互作用。许多计算方法已用于预测存活结果，而没有明确识别相互作用的影响，例如转录变异的遗传基础。因此，我们提出了一种基于基因型和转录表达特征（CORE-F）之间相互作用的分类方法。该方法考虑了整体遗传结构，影响预后的改变。在比较CORE-F与预测病人生存的最佳方法集成树的性能时，我们发现CORE-F优于集成树（平均AUC，0.85对0.72）。此外，在CORE-F中受过训​​练的协会成功地确定了相互作用网络一级生存结果的遗传机制。

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