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转录免疫抑制和双链DNA损伤的上调
图2。corex基因（a，b）验证验证核心基因预测值的验证。精度表示真正是eCDNA（+）的预测样品的比例。召回是指正确预测的eCDNA（+）样品的比例。对于具有相似精度的多个点，绘制了最大召回率。（a）核心基因和核心基因的曲线重叠，表明相似的预测能力。（b）Corex基因具有较高的预测率，并且基于对数折叠的折叠变化（TOP-| LFC |基因）的643个差异表达基因。（c）Corex基因在肿瘤类型的ECDNA（+）样品中始终在肿瘤样品中持续上调，但SARC除外。（d）的643 top- | lfc |基因，240个上调，而403个在ECDNA（+）样品中下调。325上调，而318个下调。top- | lfc |的绝对LFC值基因集明显大于核心基因的基因（p值1.83E -158）。（e）Corex基因的归一化基因表达值显着高于Top-| LFC |的基因表达值。基因集（p -Value <2E -308）。*** p -Value <0.001。
Greg Ver Steeg - UCR 简介
开源代码贡献： Github 统计：17 个公共存储库，拥有超过 1400 个“star”和超过 250 个“fork”（不包括对学生开发的存储库提供建议） 一些代码已移植到 autoML 系统中，网址为 http://datadrivendiscovery.org 具有非牛顿动量的汉密尔顿动力学用于快速采样 2021 https://github.com/gregversteeg/esh_dynamics 使用线性 CorEx 进行线性因子模型和协方差估计 2017 https://github.com/gregversteeg/linearcorex 针对欠采样、高维生物医学数据优化的非线性 CorEx 模型。 2017 https://github.com/gregversteeg/bio_corex 使用 CorEx 构建主题模型 2016 https://github.com/gregversteeg/corex_topic 离散信息筛选 2016 https://github.com/gregversteeg/discrete_sieve 高斯化数据 2015 https://github.com/gregversteeg/gaussianize 信息论深度学习： 2014 https://github.com/gregversteeg/CorEx 非参数信息论估计代码： 2013 https://github.com/gregversteeg/NPEET