Additional file 1 of Superior breast cancer metastasis risk stratification using an epithelial-mesenchymal-amoeboid transition gene signature
Notice bibliographique
Résumé
Additional file 1: Figure S1. Kaplan-Meier survival analysis corresponding to clusters of LNN METABRIC samples based on EMT and MAT signatures. (A) Kaplan-Meier survival analysis for clusters obtained based on EMT gene signature using hierarchical clustering. (B) Kaplan-Meier survival analysis for clusters obtained based on MAT gene signature using hierarchical clustering. Figure S2. Kaplan-Meier survival analysis of EMAT clusters within each PAM50 subtypes of LNN METABRIC samples. Figure S3. Kaplan-Meier survival analysis of EMAT clusters within HER2-positive and triple negative (TN) subtypes of LNN METABRIC samples. Figure S4. Kaplan-Meier survival analysis of EMAT clusters within treatment-naïve and treated patients of LNN METABRIC samples. Figure S5. Kaplan-Meier survival analysis of treatment-naïve versus treated patients of LNN METABRIC samples within each EMAT cluster. Figure S6. Cross-dataset analysis. The Kaplan-Meier survival plots correspond to EMAT subtypes of LNN breast cancer samples from the GSE11121 dataset. A 5-NN classifier trained on LNN METABRIC samples is used to assign EMAT subtype labels to each sample. In the figure, C1 = EMAT1, C2 = EMAT2, C3 = EMAT3 and C4 = EMAT4.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,816 | 0,131 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».