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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
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