کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
10825796 | 1064674 | 2014 | 9 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Breast cancer patient stratification using a molecular regularized consensus clustering method
ترجمه فارسی عنوان
طبقه بندی بیماران مبتلا به سرطان پستان با استفاده از روش خوشه بندی اجباری غلط مولکولی
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
طبقه بندی بیمار سرطانی، پیش آگهی سرطان پستان خوشه انطباق، ژنوم یکپارچه زیر نوع سرطان پستان،
موضوعات مرتبط
علوم زیستی و بیوفناوری
بیوشیمی، ژنتیک و زیست شناسی مولکولی
زیست شیمی
چکیده انگلیسی
In this work, we present a mathematical formulation for integrative clustering of multiple-source data including both numerical and categorical data to resolve the above issue. Specifically, we formulate the problem as a novel consensus clustering method called Molecular Regularized Consensus Patient Stratification (MRCPS) based on an optimization process with regularization. Unlike the traditional consensus clustering methods, MRCPS can automatically and spontaneously cluster both numerical and categorical data with any option of similarity metrics. We apply this new method by applying it on the TCGA breast cancer datasets and evaluate using both statistical criteria and clinical relevance on predicting prognosis. The result demonstrates the superiority of this method in terms of effectiveness of aggregation and differentiating patient outcomes. Our method, while motivated by the breast cancer research, is nevertheless universal for integrative genomics studies.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Methods - Volume 67, Issue 3, 1 June 2014, Pages 304-312
Journal: Methods - Volume 67, Issue 3, 1 June 2014, Pages 304-312
نویسندگان
Chao Wang, Raghu Machiraju, Kun Huang,