检索结果-内蒙古大学图书馆

您好，读者！请登录

内蒙古大学图书馆

首页
概况
党建
资源
服务
科研支持
- 论文收录引用证明
- 科技查新
知识产权
档案馆
帮助

咨询与建议

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

您的常用邮箱：*

您的手机号码：*

问题描述：

当前已输入0个字，您还可以输入200个字

全部搜索
期刊论文
图书
学位论文
标准
纸本馆藏
外文资源发现
数据库导航
超星发现

高级检索

时间限定

出版年份：

文献类型

图书期刊文献学位论文多媒体

馆藏选择

电子馆藏纸本馆藏

核心期刊

全部期刊 SCI 收录期刊 SSCI 收录期刊 EI 收录期刊 CSCD 收录期刊 CSSCI 收录期刊

语言

中文英文

文献类型

期刊文献图书学位论文标准纸本馆藏

帮助

文字说明：

T=题名（书名、题名），A=作者（责任者），K=主题词，P=出版物名称，PU=出版社名称，O=机构（作者单位、学位授予单位、专利申请人），L=中图分类号，C=学科分类号，U=全部字段，Y=年（出版发行年、学位年度、标准发布年）

检索规则说明：

AND代表“并且”；OR代表“或者”；NOT代表“不包含”；(注意必须大写,运算符两边需空一格)

检索范例：

范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
范例二：P=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT K=Visual AND Y=2011-2016

分类表

所选分类

>> <<

限定检索结果

文献类型

2 篇 会议

馆藏范围

2 篇 电子文献
0 种 纸本馆藏

日期分布

学科分类号

1 篇 理学
- 1 篇 数学
- 1 篇 化学
- 1 篇 生物学
1 篇 工学
- 1 篇 计算机科学与技术...
- 1 篇 化学工程与技术
- 1 篇 生物医学工程（可授...
- 1 篇 软件工程
- 1 篇 生物工程
1 篇 医学
- 1 篇 基础医学(可授医学...
- 1 篇 临床医学
- 1 篇 药学(可授医学、理...

主题

2 篇 rna
1 篇 cancer
1 篇 neural networks
1 篇 predictive model...
1 篇 feature extracti...
1 篇 proteins
1 篇 classification a...

机构

2 篇 language of tech...
1 篇 dailab indian in...
1 篇 dailab indian in...

作者

1 篇 yogesh kalakoti
1 篇 shayoni dutta
1 篇 sundar durai
1 篇 malik vidhi
1 篇 vidhi malik
1 篇 dutta shayoni
1 篇 kalakoti yogesh
1 篇 durai sundar

语言

2 篇 英文

检索条件"机构=Language of Technical Computing: Data Analytics"

共 2 条记录，以下是1-10 订阅

全选清除本页清除全部题录导出标记到"检索档案"

详细简洁

排序：

Multi-omics Integration based Predictive Model for Survival Prediction of Lung Adenocarcinaoma

Multi-omics Integration based Predictive Model for Survival ...

引用

2019 Grace Hopper Celebration India, GHCI 2019

作者： Malik, Vidhi Dutta, Shayoni Kalakoti, Yogesh Sundar, Durai DAILAB Indian Institute of Technology Delhi Department of Biochemical Engineering and Biotechnology Delhi India Language of Technical Computing: Data Analytics MathWorks Delhi India

ISBN: (纸本)9781728142647

Background: Lung adenocarcinoma (LUAD) patients majorly tend to poor clinical outcomes. A biomarker or gene signature built using multi-omics dataset along with clinical features that could predict survival in these patients would have a significant clinical impact, enabling earlier detection of mortality risk and personalized therapy. Methods: To identify a novel multi-omics signature along with clinical features associated with overall survival, we analyzed LUAD patient's single omics datasets for Copy number variations (CNV), protein, methylation, mutation, RNA, mi-RNA that were extracted from The Cancer Genome Atlas (TCGA). Neighborhood component analysis, a feature reduction algorithm was applied to the large feature space for all the single omics data set to select the optimal number of combinations of best feature predictors. These selected features for each singe omics dataset were coupled to integrate multiple inputs and fed into an Support vector machine (SVM), Neural network pattern recognizer and RUS ensemble boost to build the survival prediction model. An external cohort was used to validate the prediction models. Results: We identified a critical feature space for multi-omics-based integration that could effectively stratify these LUAD patients into our critical survival classes with 92.9% accuracy using our neural network-based model, and receiver operating characteristic (ROC) analysis indicated that the signature had a powerful predictive ability. Moreover, a predictive pipeline was established based on the above signature integrated with clinicopathological features. The performance in terms of prediction accuracy for single-omics data as input for validation was not as good as the performance of our model, as it requires multi-omics data as an input and improves performance accuracy of our classifier. Lastly, the signature was validated by an external cohort from excluded patients retrieved for Group I and II study on our best performing classifi

关键词： RNA

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

Multi-omics Integration based Predictive Model for Survival Prediction of Lung Adenocarcinaoma

Multi-omics Integration based Predictive Model for Survival ...

引用

Grace Hopper Celebration India (GHCI)

作者： Vidhi Malik Shayoni Dutta Yogesh Kalakoti Durai Sundar DAILAB Indian Institute of Technology Delhi Delhi India Language of Technical Computing: Data Analytics MathWorks Delhi India

ISBN: (数字)9781728142647

ISBN: (纸本)9781728142654

关键词： Feature extraction Predictive models Cancer Proteins Classification algorithms RNA Neural networks

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

没有更多数据了...

全选清除本页清除全部题录导出标记到“检索档案”

共1页 << < 1 > >>

检索报告对象比较合并检索0

隐藏清空

合并搜索

回到顶部

执行限定条件

内容：

评分：

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：

订阅名称：

通借通还

温馨提示：

图书名称：

借书校区：

取书校区：

手机号码：

邮箱地址：

一卡通帐号：

电话和邮箱必须正确填写，我们会与您联系确认。

联系人：

所在院系：

联系邮箱：

联系电话：

内蒙古自治区呼和浩特市赛罕区大学西街235号邮编: 010021

建议与咨询 留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案： 新增检索档案 确定 取消

请选择收藏分类： 新增自定义分类 确定 取消

通借通还

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：