Novel prognostic signature for hepatocellular carcinoma using a comprehensive machine learning framework to predict prognosis and guide treatment

列线图 肝细胞癌 肿瘤科 内科学 医学 接收机工作特性 队列 预测模型 多元分析 基因签名 生物信息学 机器学习 基因 总体生存率 生物 基因表达 计算机科学 生物化学
作者
Shengzhou Zheng,Zhixiong Su,Yufang He,Lijie You,Guifeng Zhang,Jingbo Chen,Lihu Lu,Zhenhua Liu
出处
期刊:Frontiers in Immunology [Frontiers Media]
卷期号:15
标识
DOI:10.3389/fimmu.2024.1454977
摘要

Hepatocellular carcinoma (HCC) is highly aggressive, with delayed diagnosis, poor prognosis, and a lack of comprehensive and accurate prognostic models to assist clinicians. This study aimed to construct an HCC prognosis-related gene signature (HPRGS) and explore its clinical application value.

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