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达平均上调三倍而的表达较

低平均五倍。最后还通过检查了和的表达值这证实了微阵列结果补充图参见本文末尾给出的补充数据部分。为了验证是否可以通过多种方法对甲状腺滤泡恶性肿瘤进行分类我们通过组检测了个个个和个甲状腺样本中的表达水平。图中说明了基于所有样本中表达的总数的概述图。我们专注于构建一个诊断分类器来区分和并发

现由个组成的特征是最有利的由于使

用不同的分析工具和分类的最佳特征由个组成和。基于种的表达值的图如图所示。应用此特征仅导致一种癌症被错误分类并得出的和的均为恶性肿瘤。图查看全尺寸图主成分分析。显示了使用来自微阵列分析的所有对滤泡癌和滤泡腺瘤斯洛伐克企业电子邮件列表以及正常甲状腺的预测。仅使用和的表达值进行的和预测见。显示使用来自组的所有进行的和和的投影。

在中可以看到使用个的表达值对和进行的投影

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这些被发现是分类的最佳特征。引用分子内分泌学杂志下载图下载图表作为土耳其电话号码列表幻灯片表分类器的预测概率。使用分类器预测滤泡性腺瘤和滤泡性癌样本的概率成本。样本预测概率样本预测概率错误分类的样本讨论甲状腺乳头状癌和甲状腺髓样癌中许多肿瘤表现出明确的癌基因突变与此相反导致滤泡性肿瘤形成的因果突变尚不完全清楚。因此人们一直致力于定义等生物标志物使

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