或突变的存在进行调整图）。图图改变类别的存活率。，所有患者的，采用多变量模型右）。，突变患者的，采用多变量模型右）。查看大图下载幻灯片通过改变类别生存。，所有患者的，采用多变量模型右）。，突变患者的，采用多变量模型右）。考虑到同时发生的突变的异质性，我们试图通过在单个驱动癌基因的背景下进行检查来进一步分离改变的具体影响。我们最初关注的是名携带突变的肿瘤患者。在这些患者中，类或类改变的存在是 一个不良的预后因素，并且在考虑年龄性别吸烟状况组织学以及 或突变的存在时仍然是预后因素图）。此外，添加和或与生存率降低相关，活期最短，补充图）。与免疫治疗的益处相关接下来，我们分析了对患者预后的影响。在改变的患者中，的使用与开始时的生存率显着改善相关，；，；；图）。当尼日利亚商业电子邮件列表评估预测结果的已知因素时，突变肿瘤具有较高的，图），但更有可能较低或呈阴性，图）。与类改变相比，类改变的表达较低，中位数较高图）。图图表达和结果。，具有改变且接受和未接受的患者的。通过改造类。，根据改变类别的表达频率。按改变类别。按变更等级。按修改类。查看大图下 载幻灯片表达和结果 具有改变且接受和未接受的患者的。通过 改造类。，根据改变类别的表达频率。按改变类别。按 美国在线电子邮件列表 变更等级。按修改类。最后，我们试图比较接受的患者中两种突变型和野生型的结果。对名接受的患者中的名进行了总体反应评估。在未经调整的分析中，与类改变或野生型肿瘤相比，具有类改变的患者具有更高的，图）。改变状态对的）或）没有差异图）。讨论在这里，我们确定了两类特定的改变，它们与转移性患者的不同蛋白表达和差异阴性临床结果相关。尽管的两类改变都与不良的临
或突变的存在进行调整图）。图图改变类别的存活率。，所有患者的，采用多变量模型右）。，突变患者的，采用多变量模型右）。查看大图下载幻灯片通过改变类别生存。，所有患者的，采用多变量模型右）。，突变患者的，采用多变量模型右）。考虑到同时发生的突变的异质性，我们试图通过在单个驱动癌基因的背景下进行检查来进一步分离改变的具体影响。我们最初关注的是名携带突变的肿瘤患者。在这些患者中，类或类改变的存在是
一个不良的预后因素，并且在考虑年龄性别吸烟状况组织学以及
或突变的存在时仍然是预后因素图）。此外，添加和或与生存率降低相关，活期最短，补充图）。与免疫治疗的益处相关接下来，我们分析了对患者预后的影响。在改变的患者中，的使用与开始时的生存率显着改善相关，；，；；图）。当尼日利亚商业电子邮件列表评估预测结果的已知因素时，突变肿瘤具有较高的，图），但更有可能较低或呈阴性，图）。与类改变相比，类改变的表达较低，中位数较高图）。图图表达和结果。，具有改变且接受和未接受的患者的。通过改造类。，根据改变类别的表达频率。按改变类别。按变更等级。按修改类。查看大图下
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