研究人员提出基于质量感知基因选择的癌症集成分类模型

1. 13:00
   arXiv 机器学习

   基于 TCGA RNA-Seq 数据质量感知混合基因选择的集成分类与癌症特异性基因特征

   基于质量感知混合 Boruta 选择器，研究人员利用 33 种癌症类型的 10,469 例 TCGA 肿瘤数据开发并评估了集成分类器与癌症特异性基因特征。在锁定测试集上，逻辑回归单学习器实现 0.943 平衡准确率，Stacking 在 100 基因 panel 下优于逻辑回归，且 9 种癌症的 5 基因 I 期肿瘤 panel 达到 ROC AUC >= 0.99。

Current heat 3·Comparable peak 9（Nov 3 18:00）·Comparable change, last 24 hours-49%

Trends compare only the same parties observed continuously, so the scope can be narrower than current heat counts. Move the pointer or tap the chart to see hourly heat; use the left and right arrow keys on a keyboard.