TY -的A2 -李,Qizhai盟——赵,弘亚盟——Logothetis Christopher j . AU - Gorlov因此,伊凡p . AU -曾庆红,佳盟——戴,建国PY - 2013 DA - 2013/12/03 TI -修改逻辑回归模型使用基因Coexpression和临床特征来预测前列腺癌进展SP - 917502六世- 2013 AB -预测疾病进展是前列腺癌研究中最具挑战性的问题之一。基因表达数据添加到预测模型基于临床特点提出了提高精度。在当前的研究中,我们应用逻辑回归(LR)模型结合临床特征和基因co-expression数据提高前列腺癌进展的预测的准确性。高分的一对(TSP)方法被用来选择基因模型。提出的模型不仅保留了TSP算法的基本性质还结合临床特征到预后模型。基于统计推断与迭代交叉验证,我们表明,预测LR模型,包括基因选择通过TSP方法提供了更好的预测前列腺癌的进展比只使用临床变量和/或那些one-gene-at-a-time包括基因选择的方法。因此,我们得出这样的结论:TSP选择是一个有用的工具功能(基因)和/或选择用于预后预测模型,我们的模型还提供了另一种前列腺癌进展。SN - 1748 - 670 - 2013/917502 / 10.1155 x你——https://doi.org/10.1155/2013/917502——摩根富林明——计算和数学方法在医学PB - Hindawi出版公司KW - ER