机构名称：
¥ 2.0
很大一部分晚期实体瘤具有潜在可治疗的基因组变异体（Fontes Jardim等，2015; Le Tourneau等，2015； Von Hoff等，2010），但实际上很少有癌症患者受益于基因组知识治疗（Marquart等人，2018年）。因此，通过更好的患者分层和疗法的患者设计，有很大的潜力可以改善对个别患者的治疗的使用和利益。精确癌症医学旨在根据每个患者疾病的详细分子表征来指导癌症患者治疗。一种快速获得关注的策略是离体癌症药物敏感性筛查，该策略预示着对癌细胞系和患者衍生细胞中一系列潜在疗法的反应，并确定与药物反应相关的分子特征。研究，药物替代性和分子（多词），数据都可以使用的研究通常称为药物研究。在本文中，我们采用具有高维输入矩阵的多元（多响应）回归设置来分析药物基因组学数据，其中几种药物的敏感性是响应变量，分子（多）OMICS变量是输入特征。我们分析了癌症（GDSC）数据库中药物敏感性基因组学的数据（Garnett等，2012; Yang等，2013），其中包含来自药物敏感性筛选的结果，用于代表数百种泛滥癌症的癌症药物的癌症药物的结果。
多元贝叶斯结构化变量选择用于药物基因组学研究
主要关键词
相关文件推荐
