Current cancer driver variant predictors learn to recognize driver genes instead of functional variants.

Raimondi, Daniele; Passemiers, Antoine; Fariselli, Piero; Moreau, Yves

Raimondi, Daniele; Passemiers, Antoine; Fariselli, Piero; Moreau, Yves.

Afiliación

Raimondi D; ESAT-STADIUS, KU Leuven, Leuven, 3001, Belgium.
Passemiers A; ESAT-STADIUS, KU Leuven, Leuven, 3001, Belgium.
Fariselli P; Università di Torino, Torino, Italy, Torino, 10123, Italy.
Moreau Y; ESAT-STADIUS, KU Leuven, Leuven, 3001, Belgium. yves.moreau@kuleuven.be.

BMC Biol ; 19(1): 3, 2021 01 13.

Article en En | MEDLINE | ID: mdl-33441128

Asunto(s)

Carcinogénesis/genética; Progresión de la Enfermedad; Aprendizaje Automático; Oncología Médica/instrumentación; Neoplasias/genética; Medicina de Precisión/instrumentación; Neoplasias/patología

Palabras clave

Bias in machine learning; Cancer driver variant prediction; Clever Hans effect

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Texto completo: 1 Colección: 01-internacional Banco de datos: MEDLINE Asunto principal: Progresión de la Enfermedad / Medicina de Precisión / Carcinogénesis / Aprendizaje Automático / Oncología Médica / Neoplasias Tipo de estudio: Prognostic_studies / Risk_factors_studies Idioma: En Revista: BMC Biol Asunto de la revista: BIOLOGIA Año: 2021 Tipo del documento: Article País de afiliación: Bélgica

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