in course of
Health and Bioinformatics
dna micro array animation.mp4 Microarray Printer.mp4
基因表現頻譜分析:數万個變項 * 千百計的樣本
台灣生物資料庫: 64 萬以上變項 *23 萬計個案
April 29, 2014 國醫公衛所 6
Y axial
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of 55
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April 29, 2014 國醫公衛所 7
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Cox-regression analysis
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in course of Health Informatics
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 CPI = Cardiac Output per Heartbeat
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微觀之開放資料

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  • 本研究綜合各模型所決定之基因重要性順序,依序置入Cox regression 分析,顯示前21個重要基因預測效能最佳,且經Kaplan-Meier-analysis分析發現,對於乳癌5年內復發的HR值為3.53倍。
  • 微觀之開放資料

    1. 1. in course of Health and Bioinformatics
    2. 2. dna micro array animation.mp4 Microarray Printer.mp4
    3. 3. 基因表現頻譜分析:數万個變項 * 千百計的樣本 台灣生物資料庫: 64 萬以上變項 *23 萬計個案
    4. 4. April 29, 2014 國醫公衛所 6 Y axial present s cluster of 55 genes X axial presents 1274 samples with normal via blue, adenoma via green, carcinoma and adenocarcinoma via purple and metastasis via black
    5. 5. April 29, 2014 國醫公衛所 7
    6. 6. April 29, 2014 國醫公衛所 8
    7. 7. Gene symbol Model1 ﹟ (n=1,274) Model2 ﹠ (n=759) Model3 || (n=1,274) Model4 ﹢ (n=272) Model5 ﹪ (n=722) Model6 @ (n=185) OR p OR p OR p OR p OR p OR p AQP8 0.57 *** 0.27 *** 0.58 *** 0.62 *** 0.27 *** 0.17 0.06 CA7 0.29 *** 0.30 *** 0.29 *** 0.38 *** 0.34 *** 0.46 ** CWH43 0.21 *** 0.04 *** 0.20 *** 0.13 *** 0.04 *** 0.07 * GUCA2B 0.47 *** 0.37 *** 0.48 *** 0.57 *** 0.39 *** 0.41 0.11 IL6R 0.24 *** 0.22 *** 0.20 *** 0.27 *** 0.19 *** 0.05 * SPIB 0.25 *** 0.34 *** 0.25 *** 0.36 *** 0.35 *** 0.61 * SPP1 5.55 *** 5.47 *** 8.67 *** 3.46 *** 5.85 *** 2.24 0.13 TCN1 5.16 *** 1.09E+07 * 11.70 *** 3.29 *** 4.03E+3 0.1 4.85E+40 0.48 April 29, 2014 國醫公衛所 9
    8. 8. April 29, 2014 國醫公衛所 10 10 21 基因時,測試樣 本 AUC 值最高 (0.74) 21 基因時,測試樣 本 AUC 值最高 (0.74) Cox-regression analysis Cox-regression analysis
    9. 9. April 29, 2014 國醫公衛所 11
    10. 10. in course of Health Informatics
    11. 11. April 29, 2014 國醫公衛所 14
    12. 12. April 29, 2014 國醫公衛所 15  CPI = Cardiac Output per Heartbeat 15

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