研究团队引入了一种白盒方法，称为整合基因组特征分析（iGenSig）（图1），利用高维冗余基因组特征作为整合基因组特征，以增强基于多组学的精准肿瘤学建模的可转移性。iGenSig方法旨在解决基于大数据建模的透明性、跨数据集适用性和可解释性问题。在临床试验数据集的交叉适用性方面，iGenSig模型表现出了更好的性能，能够容忍基因组数据中的实验变异和偏差。iGenSig模型可以在每一个详细的步骤中进行管理，利用研究团队开发的富集分析方法，可以很容易地从生物学角度解释基因组特征的潜在通路。研究团队期望，作为基于大数据的建模方法，iGenSig将在药物基因组学和临床试验数据集的治疗反应建模中有广泛应用。
【 在 purplesoul 的大作中提到: 】
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https://mp.weixin.qq.com/s/898PWDmuvpt8My-9Y3LrVg : 近日，美国UPMC希尔曼癌症中心的研究团队开发了一组用于预测癌症药物反应的基因组特征模型iGenSig，并使用独立的细胞系和临床数据集对该模型进行了验证。研究团队将研究结果发表Nature C
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发自「今日水木 on Redmi K30」
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