可以极大地减少回顾性设置的

涉及名患者)限制,从而可以平衡实验特征,例如种族、方案、治疗线、平台面板使用的样本然而,汇总估计方法可能会在一定程度上削弱结论的可信度,其中样本量较大的纳入研究往往在最终汇总估计中具有更大的权重。在本研究中,突变的预测效用主要由小数据集驱动,这给汇总估计带来了轻微到中等的异质性。 在我们的队列中,只有而不是参与基因组,并且在公共队列中对个基因之间的比较进行了全面分析。 幸运的是,进一步的分析表明突变与更好的免疫治疗结 果无关,因此将所有队列放在一起进行元队列分析是合乎逻辑的。此外,我们招募功能性突变的尝试因有关不同突变功能的可用信息有限以及中缺乏热点而受到阻碍。基特殊贸易承包商电子邮件列表因突变,如 和 数据库中所示。为了缓解这一限制,我们使用了 系统,它可以对 蛋白的突变功能进行强大的评估,帮助我们从所有中区分出 突变错义突变。然而,该系统无法破译错义突变作为激活或失活的精确功能。尽管错义或无义突变患者 获益增加的趋势相似,但由于 本研究缺乏直接功能数据,我们不能简单地假设不同位点 的错义突变全部失活。激活和失活突变可能 美国在线电子邮件列表 会对免疫治疗功效产生不同的影响,这可能通过细胞系和异种移植模型的进一步分子研究来解决。 尽管鉴定了 ,但使用与我们队列相似的检测方法在队列()中的预测效果并不理想,这可能会降低该生物标志物的稳健性。这种较差的结果可以从两个角度来解释。首先,与 组中 和 显着相关的混杂变量(包括性别、种族、组织学、东部肿瘤合作组、转移部位数量以及 、 和.

涉及名患者)限制,从而可以平衡实验特征,例如种族、方案、治疗线、平台面板使用的样本然而,汇总估计方法可能会在一定程度上削弱结论的可信度,其中样本量较大的纳入研究往往在最终汇总估计中具有更大的权重。在本研究中,突变的预测效用主要由小数据集驱动,这给汇总估计带来了轻微到中等的异质性。 在我们的队列中,只有而不是参与基因组,并且在公共队列中对个基因之间的比较进行了全面分析。

幸运的是,进一步的分析表明突变与更好的免疫治疗结

果无关,因此将所有队列放在一起进行元队列分析是合乎逻辑的。此外,我们招募功能性突变的尝试因有关不同突变功能的可用信息有限以及中缺乏热点而受到阻碍。基特殊贸易承包商电子邮件列表因突变,如 和 数据库中所示。为了缓解这一限制,我们使用了 系统,它可以对 蛋白的突变功能进行强大的评估,帮助我们从所有中区分出 突变错义突变。然而,该系统无法破译错义突变作为激活或失活的精确功能。尽管错义或无义突变患者 获益增加的趋势相似,但由于

本研究缺乏直接功能数据,我们不能简单地假设不同位点

工作职能邮件数据库

的错义突变全部失活。激活和失活突变可能 美国在线电子邮件列表 会对免疫治疗功效产生不同的影响,这可能通过细胞系和异种移植模型的进一步分子研究来解决。 尽管鉴定了 ,但使用与我们队列相似的检测方法在队列()中的预测效果并不理想,这可能会降低该生物标志物的稳健性。这种较差的结果可以从两个角度来解释。首先,与 组中 和 显着相关的混杂变量(包括性别、种族、组织学、东部肿瘤合作组、转移部位数量以及 、 和 突变)可能会影响预测效果

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