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dc.contributor.author Fresno Rodríguez, Cristóbal
dc.contributor.author Gonzalez, Germán Alexis
dc.contributor.author Merino, Gabriela Alejandra
dc.contributor.author Flesia, Ana Georgina
dc.contributor.author Podhajcer, Osvaldo Luis
dc.contributor.author Llera, Andrea Sabina
dc.contributor.author Fernandez, Elmer Andres
dc.date.available 2018-09-19T17:36:19Z
dc.date.issued 2017-03
dc.identifier.citation Fresno Rodríguez, Cristóbal; Gonzalez, Germán Alexis; Merino, Gabriela Alejandra; Flesia, Ana Georgina; Podhajcer, Osvaldo Luis; et al.; A novel non-parametric method for uncertainty evaluation of correlation-based molecular signatures: Its application on PAM50 algorithm; Oxford University Press; Bioinformatics (Oxford, England); 33; 5; 3-2017; 693-700
dc.identifier.issn 1367-4803
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/11336/60239
dc.description.abstract The PAM50 classifier is used to assign patients to the highest correlated breast cancer subtype irrespectively of the obtained value. Nonetheless, all subtype correlations are required to build the risk of recurrence (ROR) score, currently used in therapeutic decisions. Present subtype uncertainty estimations are not accurate, seldom considered or require a population-based approach for this context. Results: Here we present a novel single-subject non-parametric uncertainty estimation based on PAM50's gene label permutations. Simulations results (n = 5228) showed that only 61% subjects can be reliably 'Assigned' to the PAM50 subtype, whereas 33% should be 'Not Assigned' (NA), leaving the rest to tight 'Ambiguous' correlations between subtypes. The NA subjects exclusion from the analysis improved survival subtype curves discrimination yielding a higher proportion of low and high ROR values. Conversely, all NA subjects showed similar survival behaviour regardless of the original PAM50 assignment. We propose to incorporate our PAM50 uncertainty estimation to support therapeutic decisions.
dc.format application/pdf
dc.language.iso eng
dc.publisher Oxford University Press
dc.rights info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.uri https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
dc.subject classsificationCLASSIFICATION
dc.subject REJECTION OPTION
dc.subject PAM50
dc.subject MOLECULAR MAKER
dc.subject.classification Ciencias de la Computación
dc.subject.classification Ciencias de la Computación e Información
dc.subject.classification CIENCIAS NATURALES Y EXACTAS
dc.title A novel non-parametric method for uncertainty evaluation of correlation-based molecular signatures: Its application on PAM50 algorithm
dc.type info:eu-repo/semantics/article
dc.type info:ar-repo/semantics/artículo
dc.type info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.date.updated 2018-09-14T19:03:00Z
dc.identifier.eissn 1460-2059
dc.journal.volume 33
dc.journal.number 5
dc.journal.pagination 693-700
dc.journal.pais Reino Unido
dc.journal.ciudad Oxford
dc.description.fil Fil: Fresno Rodríguez, Cristóbal. Area de Cs. Agrarias, Ingeniería, Cs. Biológicas y de la Salud de la Universidad Catolica de Córdoba; Argentina
dc.description.fil Fil: Gonzalez, Germán Alexis. Area de Cs. Agrarias, Ingeniería, Cs. Biológicas y de la Salud de la Universidad Catolica de Córdoba; Argentina
dc.description.fil Fil: Merino, Gabriela Alejandra. Area de Cs. Agrarias, Ingeniería, Cs. Biológicas y de la Salud de la Universidad Catolica de Córdoba; Argentina
dc.description.fil Fil: Flesia, Ana Georgina. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Matemática, Astronomia y Física. Sección Matemática. Grupo de Probabilidad y Estadística; Argentina
dc.description.fil Fil: Podhajcer, Osvaldo Luis. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Parque Centenario. Instituto de Investigaciones Bioquímicas de Buenos Aires. Fundación Instituto Leloir. Instituto de Investigaciones Bioquímicas de Buenos Aires; Argentina
dc.description.fil Fil: Llera, Andrea Sabina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Parque Centenario. Instituto de Investigaciones Bioquímicas de Buenos Aires. Fundación Instituto Leloir. Instituto de Investigaciones Bioquímicas de Buenos Aires; Argentina
dc.description.fil Fil: Fernandez, Elmer Andres. Area de Cs. Agrarias, Ingeniería, Cs. Biológicas y de la Salud de la Universidad Catolica de Córdoba; Argentina
dc.journal.title Bioinformatics (Oxford, England)
dc.relation.alternativeid info:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/https://academic.oup.com/bioinformatics/article/33/5/693/2849457
dc.relation.alternativeid info:eu-repo/semantics/altIdentifier/doi/http://dx.doi.org/10.1093/bioinformatics/btw704
dc.conicet.fuente individual


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