无监督方法），然后采用共识聚类，这是一种迭代过程，用于评估多次聚类运行中分区的稳定性。簇稳定性峰值为k的突变型肺腺癌，如共相相关系数的最大值所证明，共相相关系数是共有矩阵分散度的定量测量图和）。图显示了描绘为算法选择的个基因的表达水平的热图。补充图中突出显示了个基因内的潜在功能模块。图。图共识聚类识别出突变肺腺癌的三个稳健且可重复的子集。，来自数据集的个突变肺腺癌的共识矩阵，计算k至k。，共表相关系数图揭示了k等级的峰值簇稳定性。，热图描绘了为算法选择的个基因的m 表达水平 来自数据集的肺腺癌中构成基因簇分配特征的各 个基因的相对表达水平。，簇组成在未接受化疗）和铂难治性）突变肺腺癌的不同数据集中得到保留。，亚组代表性不受疾病阶段增加的影响。查看大图下载幻灯片共识聚类识别出突变肺腺癌的三个稳健且可重复的子集。，来自数据集的个突变爱沙尼亚企业电子邮件列表肺腺癌的共识矩阵，计算k至k。，共表相关系数图揭示了k等级的峰值簇稳定性。，热图描绘了为算法选择的个基因的m表达水平。，来自数据集的肺腺癌中构成基因簇分配特征的各个基因的相对表达水平。乙，簇组成在未接受化疗）和铂难治性）突变肺腺癌的不同数据集中得到保留。，亚组代表性不受疾病阶段增加的影响。 本分析中的期铂难治性肿瘤代表临床队列。接下来，我们尝 试使用独立数据集来验证基于表达的分类。为了实现类别预测， 美国在线电子邮件列表 我们首先使用最近的基于质心的分类器得出由个基因组成的个基因特征，这些基因的表达与队列中的每个亚型相关参考文献；图；另请参阅补充方法）。为了进行验证，我们收集了两个临床上不同的突变肺腺癌集合，并提供了可用的m表达数据：i）一组个未接受过化疗大部分为早期或局部晚期肿瘤的手术组合，其中包括个前瞻性收集的肿瘤。德克萨斯大学安德森癌症中心数据集）和个先前报告的肺腺癌），以及ii）来自临床试验的例转移性铂难治性突变肺腺癌，并在试验进入时进行了肿瘤再活检）。
无监督方法），然后采用共识聚类，这是一种迭代过程，用于评估多次聚类运行中分区的稳定性。簇稳定性峰值为k的突变型肺腺癌，如共相相关系数的最大值所证明，共相相关系数是共有矩阵分散度的定量测量图和）。图显示了描绘为算法选择的个基因的表达水平的热图。补充图中突出显示了个基因内的潜在功能模块。图。图共识聚类识别出突变肺腺癌的三个稳健且可重复的子集。，来自数据集的个突变肺腺癌的共识矩阵，计算k至k。，共表相关系数图揭示了k等级的峰值簇稳定性。，热图描绘了为算法选择的个基因的m
表达水平 来自数据集的肺腺癌中构成基因簇分配特征的各
个基因的相对表达水平。，簇组成在未接受化疗）和铂难治性）突变肺腺癌的不同数据集中得到保留。，亚组代表性不受疾病阶段增加的影响。查看大图下载幻灯片共识聚类识别出突变肺腺癌的三个稳健且可重复的子集。，来自数据集的个突变爱沙尼亚企业电子邮件列表肺腺癌的共识矩阵，计算k至k。，共表相关系数图揭示了k等级的峰值簇稳定性。，热图描绘了为算法选择的个基因的m表达水平。，来自数据集的肺腺癌中构成基因簇分配特征的各个基因的相对表达水平。乙，簇组成在未接受化疗）和铂难治性）突变肺腺癌的不同数据集中得到保留。，亚组代表性不受疾病阶段增加的影响。
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