바이오마커 스크리닝 및 진단 모델

Project Question

전환 연구 그룹은 조기 질병 감지를 위한 후보 바이오마커를 식별하고 검증 지표가 포함된 진단 점수카드를 구축하고자 했습니다.

Analysis Approach

발현 분석, 특징 선택 및 교차 검증이 포함된 기계 학습 모델 훈련을 수행했습니다. ROC, AUC, DCA 및 보정 곡선을 사용하여 성능을 평가했습니다.

Input Data

• 임상 코호트 발현 데이터
• 표현형 레이블
• 검증 코호트(있는 경우)

Deliverables

• 바이오마커 순위 테이블
• ROC/AUC/DCA 플롯
• 보정 곡선
• 진단 점수카드
• 모델 성능 보고서