Výsledky vyhledávání

Akademický článek

Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.

Akademický článek

Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.

Additional file 2: of Machine learning enables detection of early-stage colorectal cancer by whole-genome sequencing of plasma cell-free DNA

Figure S1. Performance of confounding variable in k-fold and target CV procedure (ROC curves) for: a) Age and binned-age CV b) Batch and k-batch CV c) Processing date and ordered k-batch CV d) Institution and balanced k-batch CV. Note that stratifica

Externí odkaz: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::ececf063b4d014078ea49ffc328d59f3

Zobrazit plný text záznamu

Additional file 3: of Machine learning enables detection of early-stage colorectal cancer by whole-genome sequencing of plasma cell-free DNA

Figure S2. Percentage of colorectal cancer samples by stage and non-cancer controls in each range of estimated TF (based on observed CNV using an IchorCNA-based estimate). (DOCX 74 kb)

Externí odkaz: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::704fcd93687fbefd936d6f48ea10b7ed

Zobrazit plný text záznamu

Additional file 4: of Machine learning enables detection of early-stage colorectal cancer by whole-genome sequencing of plasma cell-free DNA

Figure S3. IchorCNA-based estimated TF alone to predict case status (i.e., cancer or control) achieved an AUC of 0.67 in the IU age range, meaningfully lower than results from the ML model under any analyzed CV procedure. (DOCX 101 kb)

Externí odkaz: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::50bfb1e3002f7aa30c7016ef161bbb8e

Zobrazit plný text záznamu

Additional file 5: of Machine learning enables detection of early-stage colorectal cancer by whole-genome sequencing of plasma cell-free DNA

Figure S4. Non-linear relationship between the total number of samples used for training and sensitivity at 85% specificity for colorectal cancer detection. The method was trained again with k-fold, except the number of training samples per fold was

Externí odkaz: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::4585ea7c18b7b46087c3a827f0cdf8f6

Zobrazit plný text záznamu

Akademický článek

Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.

Akademický článek

Su1658 – Machine Learning Enables Detection of Early-Stage Colorectal Cancer by Whole-Genome Sequencing of Plasma Cell-Free Dna

Publikováno v: In Gastroenterology May 2019 156(6) Supplement 1:S

Zobrazit plný text záznamu

Akademický článek

Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.

Akademický článek

Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.

Vyhledávací nástroje:

Upřesnit hledání