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The identification and assessment of prognostic factors is one of the major tasks in clinical research. The assessment of one single prognostic factor can be done by recently established methods for using optimal cutpoints. Here, we suggest a method to consider an optimal selected prognostic factor from a set of prognostic factors of interest. This can be viewed as a variable selection method and is the underlying decision problem at each node of various tree building algorithms. We propose to use maximally selected statistics where the selection is defined over the set of prognostic factors and over all cutpoints in each prognostic factor. We demonstrate that it is feasible to compute the approximate null distribution. We illustrate the new variable selection test with data of the German Breast Cancer Study Group and of a small study on patients with diffuse large B‐cell lymphoma. Using the null distribution for a p‐value adjusted regression trees algorithm, we adjust for the number of variables analysed at each node as well. (© 2004 WILEY‐VCH Verlag GmbH & Co. KGaA, Weinheim)  相似文献   
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Mitogen-activated protein kinase (MAPK) pathways are activated by a plethora of stimuli. The literature is filled with papers describing the activation of different MAPKs by almost any stimulus or insult imaginable to cells. In this review, we use signal transduction wiring diagrams to illustrate putative upstream regulators for the MAPK kinase kinases, MEKK1, 2, and 3. Targeted gene disruption of MEKK1, 2, or 3 defined phenotypes for each MEKK associated with loss of specific MAPK regulation. Genetic analysis of MEKK function clearly defines specific components of the wiring diagram that require MEKK1, 2, or 3 for physiological responses. We propose that signal transduction network wiring diagrams are valuable tools for hypothesis building and filtering physiologically relevant phenotypic responses from less connected protein relations in the regulation of MAPK pathways.  相似文献   
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