陈干霞
- 作品数：2 被引量：4H指数：1
- 供职机构：南京医科大学更多>>
- 发文基金：江苏省普通高校研究生科研创新计划项目江苏省高校自然科学研究项目国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：医药卫生更多>>
- 随机生存森林在大规模基因分型肺癌预后关联性研究中的降维作用被引量：1
- 2012年
- 目的探索随机生存森林在大规模测序肺癌随访研究资料中的降维效果,为进一步建立预后预测模型提供依据。方法利用随机生存森林法对120位肺癌患者399个单核苷酸多态性(single nucleotide polymorphisms,SNPs)位点进行降维分析,筛选出重要性评分较高且错分率较低的SNPs子集,再对该子集建立多元Cox比例风险模型,并利用交叉验证法评价模型的预测效果。结果随机生存森林法筛选出25个重要的SNPs,控制临床协变量(临床分期、是否手术、组织病理学类型)的多元Cox比例风险模型显示有4个位点有统计学意义。交叉验证结果表明,该模型的平均准确度达83.63%。结论对高维关联性研究数据利用随机生存森林法先去噪降维,再作进一步分析,有助于后续预后预测模型的建立。
- 陈干霞张汝阳赵杨胡志斌陈峰
- 关键词：肺肿瘤
- 随机生存森林在高维生存资料中的降维分析
- 随着生存分析研究工作的不断深入,许多研究者发现即使临床因素相似的患者预后也会存在较大的差异。因此越来越多的研究者开始将目光转移到研究遗传因素对疾病预后的影响。随着高通量技术的快速发展和相关实验成本的降低,使得基因组学相关...
- 陈干霞
- 关键词：高维数据风险比
- 文献传递
