Klinische Prognosen auf Grundlage von genregulatorischen Netzwerken

齐尔·德·普罗吉茨是一名新的卫理公会主管人。他说：“我不知道该怎么做，也不知道该怎么做。”这是一种新的预测方法，是一种预测统计最优方法的方法。在这项工程中，我们的基础是贝叶斯琴和贝叶斯，而不是贝叶斯和贝叶斯。我不知道怎么做才能预测未来，也不知道怎么做才能不同于以往，这是一件非常重要的事情，也不会影响我们的生活。我是Zweiten Schritt Well für vorgegebene Gengruppen Neue Patientengruppen gebildet，所以这是一件很重要的事情，因为它是一种新的分析方法。麻省理工学院以基因调节器的形式对预后进行了预测，这是一种似是而非的错误。该方法是一种有效的方法，它是一种有效的方法，适用于200个国家。

Ziel des Projekts ist die Entwicklung von Methoden zur Erstellung von klinischen Prognosen auf Grundlage von genregulatorischen Netzwerken. Seit einigen Jahren wird intensiv nach Methoden gesucht, genomweite molekulare Messungen wie z.B. Genexpressionsdaten zur Verbesserung von klinischen Prognosen zu verwenden. Die Prognosequalität steigt, wenn einerseits zusätzliches biologisches Wissen in die Schätzungen integriert wird und andererseits die Anzahl der Gene im Sinne der Prognose statistisch optimal reduziert wird. In diesem Projekt verfolgen wir einen neuen derartigen Ansatz basierend auf Bayesschen Netzwerken, mit denen genregulatorische Netzwerke geschätzt werden können. Im ersten Schritt werden Patienten nach prognostischen Kriterien in Untergruppen geteilt, und mit einer differentiellen Netzwerkanalyse werden Gengruppen gesucht, für die sich die jeweils für die Patientengruppen geschätzten genetischen Netzwerke statistisch deutlich und biologisch interpretierbar unterscheiden. Im zweiten Schritt werden für vorgegebene Gengruppen neue Patientengruppen gebildet, so dass sich die jeweils zugehörigen Netzwerke unterscheiden, und erst danach werden die klinische Unterscheide der neu identifizierten Patientengruppen analysiert. Mit diesen Ansätzen können für die prognostischen Unterschiede in Form der unterschiedlichen genregulatorischen Netzwerke direkt biologisch plausible kausale Ursachen untersucht werden. Die Methoden werden an einem eigenen Brustkrebsdatensatz mit 200 Patientinnen entwickelt und auf verschiedenen anderen Datensätzen validiert.