Survival analysis of pathway activity as a prognostic determinant in breast cancer
Notice bibliographique
Résumé
High throughput biology enables the measurements of relative concentrations of thousands of biomolecules from e.g. tissue samples. The process leaves the investigator with the problem of how to best interpret the potentially large number of differences between samples. Many activities in a cell depend on ordered reactions involving multiple biomolecules, often referred to as pathways. It hence makes sense to study differences between samples in terms of altered pathway activity, using so-called pathway analysis. Traditional pathway analysis gives significance to differences in the pathway components' concentrations between sample groups, however, less frequently used methods for estimating individual samples' pathway activities have been suggested. Here we demonstrate that such a method can be used for pathway-based survival analysis. Specifically, we investigate the pathway activities' association with patients' survival time based on the transcription profiles of the METABRIC dataset. Our implementation shows that pathway activities are better prognostic markers for survival time in METABRIC than the individual transcripts. We also demonstrate that we can regress out the effect of individual pathways on other pathways, which allows us to estimate the other pathways' residual pathway activity on survival. Furthermore, we illustrate how one can visualize the often interdependent measures over hierarchical pathway databases using sunburst plots.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».