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多种机器学习算法、外部临床队列验证以及模型增益效应评估将更好地服务于生物信息学模型的癌症研究。

Multiple machine learning algorithms, validation of external clinical cohort and assessments of model gain effects will better serve cancer research on bioinformatic models.

作者信息

Xu Fangshi, Li Zongyu, Guan Hao, Ma Jiancang

机构信息

Department of Vascular Surgery, The Second Affiliated Hospital of Xi'an Jiaotong University, No. 157, West Five Road, Xi'an, 710004, Shaanxi Province, China.

出版信息

Cancer Cell Int. 2024 Dec 23;24(1):427. doi: 10.1186/s12935-024-03601-0.

Abstract

Bioinformatics models greatly contribute to individualized assessments of cancer patients. However, considerable research neglected some critical technological points, including comparisons of multiple modeling algorithms, evaluating gain effects of constructed model, comprehensive bioinformatics analyses and validation of clinical cohort. These issues are worthy of emphasizing, which will better serve future cancer research.

摘要

生物信息学模型对癌症患者的个体化评估有很大贡献。然而,相当多的研究忽略了一些关键技术要点,包括多种建模算法的比较、评估构建模型的增益效果、全面的生物信息学分析以及临床队列的验证。这些问题值得强调,这将更好地服务于未来的癌症研究。

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