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许多研究表明，癌症基因组强烈影响对治疗的临床反应，可以用作分子特征，以确定哪些患者可能受益于治疗（4）。通过药物治疗分析癌细胞系的基因组变化是一种直接有效的方法。基线基因表达和细胞系中的体外药物敏感性也被广泛用于揭示作用机理并预测临床药物反应（5,6）。但是，药物有效性不仅取决于其目标的直接控制，还取决于其他调节因素，复杂的生物网络和生理系统活动的影响，这导致了对基于网络的算法进行预测药物反应的开发和全面分析。例如，Garnett等人。提出的弹性网（EN）回归是一种惩罚的线性建模技术，它充分利用了整个基因组的多个基因和转录本之间的合作相互作用，以预测每种药物的签名反应（7）。Emad等。 提出了一种计算方法（后代），以通过整合网络信息来识别与药物反应变化相关的基因（8）。 对化学抗性特征的预测以及高吞吐技术和成熟算法的研究取得了长足的进步。 但是，大多数关于化学耐药性特征的研究都集中在蛋白质编码基因上。Emad等。提出了一种计算方法（后代），以通过整合网络信息来识别与药物反应变化相关的基因（8）。对化学抗性特征的预测以及高吞吐技术和成熟算法的研究取得了长足的进步。但是，大多数关于化学耐药性特征的研究都集中在蛋白质编码基因上。
ncdrmarker：一种用于识别非...
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