TCGA 数据研究：集成分类器与癌症特异基因签名
原文标题：Ensemble Classification and Cancer-Specific Gene Signatures from Quality-Aware Hybrid Gene Selection in TCGA RNA-Seq data
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研究基于质量感知的混合 Boruta 选择器，在 10,469 例 TCGA 肿瘤、33 种癌症类型上比较五种学习器与三种集成方法。逻辑回归单模型最准（平衡准确率 0.943），最小 100 基因面板下堆叠集成提升明显；乳腺癌亚型面板在独立 SCAN-B 队列达 0.855。
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