Coxmos: interpretable survival models for high-dimensional and multi-omic data
Abstract Background Survival analysis in high-dimensional (HD) and multi-block (MB) settings, such as omic and multi-omic studies, poses major methodological challenges due to multicollinearity, low events-per-variable ratios, and limited model interpretability. While Cox Proportional Hazards models...
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| Principais autores: | , , |
|---|---|
| Formato: | Artigo |
| Idioma: | Inglês |
| Publicado em: |
BMC
2026-05-01
|
| coleção: | BioData Mining |
| Assuntos: | |
| Acesso em linha: | https://doi.org/10.1186/s13040-026-00559-9 |
| Tags: |
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