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基于模糊基因表达的计算方法可提高乳腺癌预后预测能力。

A fuzzy gene expression-based computational approach improves breast cancer prognostication.

机构信息

Functional Genomics and Translational Research Unit, Medical Oncology Department, Jules Bordet Institute, Boulevard de Waterloo, Brussels, 1000, Belgium.

出版信息

Genome Biol. 2010;11(2):R18. doi: 10.1186/gb-2010-11-2-r18. Epub 2010 Feb 15.

Abstract

Early gene expression studies classified breast tumors into at least three clinically relevant subtypes. Although most current gene signatures are prognostic for estrogen receptor (ER) positive/human epidermal growth factor receptor 2 (HER2) negative breast cancers, few are informative for ER negative/HER2 negative and HER2 positive subtypes. Here we present Gene Expression Prognostic Index Using Subtypes (GENIUS), a fuzzy approach for prognostication that takes into account the molecular heterogeneity of breast cancer. In systematic evaluations, GENIUS significantly outperformed current gene signatures and clinical indices in the global population of patients.

摘要

早期基因表达研究将乳腺癌分为至少三种临床相关亚型。虽然大多数当前的基因标志物对雌激素受体 (ER) 阳性/人表皮生长因子受体 2 (HER2) 阴性乳腺癌具有预后价值,但对 ER 阴性/HER2 阴性和 HER2 阳性亚型的预测作用较小。在这里,我们提出了基于亚型的基因表达预后指数 (GENIUS),这是一种考虑乳腺癌分子异质性的模糊预后方法。在系统评估中,GENIUS 在全球患者群体中的表现明显优于当前的基因标志物和临床指标。

https://cdn.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/blobs/8869/2872878/6548018d6ff3/gb-2010-11-2-r18-1.jpg

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