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这篇文章今年1月份发表在J Cell Mol Med上;文章只有两套数据,一套训练集和一套验证集;作者构建的模型AUC也不是很高,但是文章的分数发了4.6分。 主要原因是作者能够将很多常规分析串起来,这些分析大家在泛癌课程和之前分享的文章、小工具推文中大家都接触过。 所以小编提议大家多看文章,英文看不懂,没有关系,可以先看小编的解读,再看看原文,锻炼自己的思维。
总结:这篇文章构建模型的方法非常简单,门槛不高。 建模可以有很多角度:关键基因,诊断,复发风险,耐药,转移,预后等等等等 数据可以有多种维度:mRNA miRNA lncRNA,CNV,SNP,甲基化等等等等 要把更多的篇幅放在模型鲁棒性的检验上
通过对消化系统疾病肿瘤微环境的探索,识别出了在消化类癌症中更为有效和精确的诊断和预后标志物。他们的研究全面分析了免疫细胞在DSC诊断和预后中的作用,并且他们识别的DIS和PIS可以用作早期诊断的生物标记和用来预测DSC病人的生存。