然而其余测试的未能表现出高

灵敏度和特异性值。人们可以预期根据几种倍数变化的组合信息可以更可靠地区分肿瘤类型。因此我们提出了基于表达变化的组合模式构建决策树的分类器这将有助于实现这一目标。表提供了该分类器及其估计的诊断特征。表基于表达变化组合模式的甲状腺肿瘤亚型分类及其诊断特征全尺寸桌子在最初选择的个中有个物种对甲状腺癌亚型分型提供信息即。

从表中提供的数据可以看出由个的表达变化

信息组成的模式可以高度准确地区分甲状腺乳头状癌和髓样癌以及其他甲状腺肿瘤尽管由于墨西哥电子邮件清单样本量较小我们的数据在某种程度上是初步的。达到最低的和灵敏度。然而事实证明最初的组织病理学报告仅对于诊断来说最不可靠参见,对具有冲突亚型数据的样本的第二意见和,讨论部分。突变检测所有甲状腺肿瘤样本均检测是否存在突变据报道与和良性甲状腺结节不同这种突变在甲状腺乳头状癌和未分化癌中普遍存在。

突变仅在通过分析被分类为的样本中发现样本其中

个样本为经典经典的个样本的为。重要的是阳性样本与阴性的六种的相对表达存在显着差异图。其中四种和在来自亚组的所有个样本中均上调而这些中的至少一种在来自亚组的一玻利维亚电报号码数据些样本中表现出未改变甚至相对表达降低。在邻近的非肿瘤组织中没有一个病例检测到这种突变。图。图比较阳性和阴性样本之间选定表达水平的倍数变化。