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IDENTIFYING MODULARITY STRUCTURE OF A GENETIC NETWORK IN GENE EXPRESSION PROFILE DATA

机译:在基因表达谱数据中鉴定遗传网络的模块结构

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摘要

Aim of this paper is to define a new statistical framework to identify central modules in Gaussian Graphical Models (GGMs) estimated by gene expression data measured on a sample of patients with negative molecular response to Imatinib. Imatinib is a drug used to treat certain types of cancer that in many medical studies has been reported to have a significant clinic effect on chronic myeloid leukemia (CML) in chronic phase as well as in blast crisis. For central module in a GGM we intend a module containing genes that are defined differentially expressed.
机译:本文的目的是定义一个新的统计框架,以识别高斯图形模型(GGM)中的中心模块,这些模块是通过对对伊马替尼具有负分子反应的患者样本中测得的基因表达数据进行估算的。伊马替尼是一种用于治疗某些类型癌症的药物,据报道,在许多医学研究中,伊马替尼对慢性期和爆炸性危机中的慢性粒细胞白血病(CML)具有重要的临床作用。对于GGM中的中央模块,我们打算使用一个模块,该模块包含差异表达的基因。

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