Vaš brskalnik ne omogoča JavaScript!
JavaScript je nujen za pravilno delovanje teh spletnih strani. Omogočite JavaScript ali pa uporabite sodobnejši brskalnik.
Repozitorij Univerze v Ljubljani
Nacionalni portal odprte znanosti
Odprta znanost
DiKUL
slv
|
eng
Iskanje
Napredno
Novo v RUL
Kaj je RUL
V številkah
Pomoč
Prijava
Podrobno
Online tutorial on survival analysis for biomarker discovery
ID
Kokošar, Jaka
(
Avtor
),
ID
Praznik, Ela
(
Avtor
),
ID
Špendl, Martin
(
Avtor
),
ID
Moreno, Nancy P.
(
Avtor
),
ID
Newel, Alana
(
Avtor
),
ID
Shaulsky, Gad
(
Avtor
),
ID
Zupan, Blaž
(
Avtor
)
PDF - Predstavitvena datoteka,
prenos
(2,02 MB)
MD5: DE7E9F9ED96521E927AC1BD75E532B86
URL - Izvorni URL, za dostop obiščite
https://journals.plos.org/ploscompbiol/article?id=10.1371/journal.pcbi.1014046
Galerija slik
Izvleček
In biomedicine, survival analysis addresses time-to-event data to study outcomes like patient survival and treatment response, and supports biomarker discovery. Yet, teaching this analysis is often hindered by mathematical and programming barriers. We present a structured, hands-on tutorial that goes beyond a typical online guide—offering integrated video lectures, literature, quizzes, and practical exercises. Built around Orange Data Mining, an open and free no-code visual analytics platform, the tutorial covers key concepts such as censoring, Kaplan-Meier curves, group comparisons, and biomarker discovery through real-world datasets. Organized in four pedagogical units, it progresses from basic survival data analysis to gene and gene-set biomarker discovery. Designed for 2–3 hours of learning, it supports both individual study and classroom use, and was successfully tested with over 120 participants.
Jezik:
Angleški jezik
Ključne besede:
survival analysis
,
biomarker discovery
,
Kaplan-Meier curve
,
censoring
,
education and training
Vrsta gradiva:
Članek v reviji
Tipologija:
1.01 - Izvirni znanstveni članek
Organizacija:
FRI - Fakulteta za računalništvo in informatiko
Status publikacije:
Objavljeno
Različica publikacije:
Objavljena publikacija
Leto izida:
2026
Št. strani:
11 str.
Številčenje:
Vol. 22, no. 3, art. e1014046
PID:
20.500.12556/RUL-181157
UDK:
004:57
ISSN pri članku:
1553-734X
DOI:
10.1371/journal.pcbi.1014046
COBISS.SI-ID:
273082371
Datum objave v RUL:
26.03.2026
Število ogledov:
169
Število prenosov:
97
Metapodatki:
Citiraj gradivo
Navadno besedilo
BibTeX
EndNote XML
EndNote/Refer
RIS
ABNT
ACM Ref
AMA
APA
Chicago 17th Author-Date
Harvard
IEEE
ISO 690
MLA
Vancouver
:
Kopiraj citat
Objavi na:
Gradivo je del revije
Naslov:
PLoS computational biology
Skrajšan naslov:
PLOS comput. biol.
Založnik:
Public Library of Science
ISSN:
1553-734X
COBISS.SI-ID:
512883993
Licence
Licenca:
CC BY 4.0, Creative Commons Priznanje avtorstva 4.0 Mednarodna
Povezava:
http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.sl
Opis:
To je standardna licenca Creative Commons, ki daje uporabnikom največ možnosti za nadaljnjo uporabo dela, pri čemer morajo navesti avtorja.
Sekundarni jezik
Jezik:
Slovenski jezik
Ključne besede:
analiza preživetja
,
odkrivanje biomarkerjev
,
Kaplan-Meierjeva krivulja
,
cenzuriranje podatkov
,
izobraževanje in usposabljanje
Projekti
Financer:
ARIS - Javna agencija za znanstvenoraziskovalno in inovacijsko dejavnost Republike Slovenije
Številka projekta:
P2-0209-2022
Naslov:
Umetna inteligenca in inteligentni sistemi
Financer:
ARIS - Javna agencija za znanstvenoraziskovalno in inovacijsko dejavnost Republike Slovenije
Številka projekta:
L2-3170-2021
Naslov:
Računska orodja za odkrivanje prognostičnih markerjev v analizi preživetja
Financer:
ARIS - Javna agencija za znanstvenoraziskovalno in inovacijsko dejavnost Republike Slovenije
Številka projekta:
V2-2272-2022
Naslov:
Opredelitev okvira za zagotavljanje zaupanja javnosti v sisteme umetne inteligence in njihove uporabe
Podobna dela
Podobna dela v RUL:
Podobna dela v drugih slovenskih zbirkah:
Nazaj