对于数据中的类别预测应用

了微阵列预测分析软件的最近收缩质心方法。该软件在构建预测模型时集成了预测性的选择并执行倍交叉验证。 线性判别分析用于对单个集进行类别预测无需进行特征选择。对于单独研究的使用单向方差分析来检测每个突变效应的统计显着性。应用主成分分析来提供表达与突变类型之间关系的无监督可视化和研究。

对于每对突变特异性组进行将样本投影到

第一个主成分并应用简单的检验来测试两组之间的分离显着性。结科威特手机号码果甲状腺正常组织和肿瘤组织中总体表达量最初使用一组个正常甲状腺组织个增生结节和个甲状腺肿瘤包括个个个个个和个来评估个人类成熟的表达。 总体而言种在正常和增生性甲状腺组织中表达。在大多数甲状腺肿瘤中与正常组织相比个中的个持续上调个中的个下调变化超过倍。

所有高分化甲状腺癌中的表达水平与低分化癌

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相比个在高分化癌中表达水平较高个在低分化癌中表达水平较高两组上调和下调基因数量卢森堡电话号码列表差异无统计学意义。在各类甲状腺肿瘤中的表达为了确定不同组织病理学类型的甲状腺肿瘤是否具有不同的谱对表达进行了无监督的层次聚类分析。 它揭示了四大类嗜酸细胞滤泡性肿瘤腺瘤和癌传统滤泡性肿瘤腺瘤和癌和图。

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