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Genomics of Drug Sensitivity in Cancer (GDSC): a resource for therapeutic biomarker discovery in cancer cells
Genomics of Drug Sensitivity in Cancer (GDSC): a resource for therapeutic biomarker discovery in cancer cells
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反向项目反应理论应用于癌症药物反应数据
研究人员开发了一种新颖的反向项目反应理论（IRT）应用，用于分析碎片化的癌症药物反应数据。该方法将癌症类型视为具有抗性能力的潜在受试者，将药物视为具有逃避难度的项目。该模型应用于大型数据集，能有效估计癌症类型的抗性和药物活性，与更简单的方法相比，在药物有效性排名方面表现出优越的性能，尤其是在数据稀疏的情况下。
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新的multiVCBART框架通过灵活的系数建模增强了多元回归
研究人员开发了multiVCBART，一种用于多元回归的新颖框架，该框架联合建模结果特定的系数曲面和稀疏的残差精度矩阵。这种方法允许预测变量效应随着不同结果的修饰符非线性地变化，同时还通过图形马蹄先验捕获简约的残差条件依赖性。该论文介绍了一种用于计算的高效采样器，并从理论上确立了此类模型的后验收缩率，证明了其适应底层平滑度和结构稀疏性的能力。实证结果表明，multiVCBART在稀疏、高维数据集上的表现优于现有的多元树模型和贝叶斯SUR竞争对手。