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《重庆医科大学》 2017年
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高维数据下半参数可加危险率模型中基于ISIS的变量选择方法及其应用

刘志坚  
【摘要】:目的本文主要介绍高维数据下半参数可加危险率模型中基于ISIS的变量选择方法,并探讨AHAZISIS模型,AHAZLASSOISIS模型,AHAZENISIS模型,AHAZSSCADISIS模型在高维数据生存分析中的优劣。从而揭示死亡或其他生存结局发生的时间与基因表达之间的关系,从基因层面上为疾病的诊疗和预后以及改进治疗方案提供依据。方法介绍AHAZISIS模型,AHAZLASSOISIS模型,AHAZENISIS模型和AHAZSSCADISIS模型的基本方法原理。针对生物信息学高维度,强相关,小样本量的数据特征进行数据模拟,并比较四种模型在不同模拟数据下的表现情况。最后利用来源于TCGA的前列腺癌数据进行实证研究。结果(1)各种模拟数据情形下,三种初次惩罚函数的模拟结果在一致性和精确性的表现上差别不大。(2)各种数据情形下,四种再次惩罚函数在一致性方面OS-SCAD表现最好,SSCAD次之,Lasso第三,EN表现最差;而在精确性方面,OS-SCAD和SSCAD较好,Lasso次之,EN表现最差。(3)各种数据情形下,再次惩罚函数SSCAD的不同steps在一致性方面,steps=1表现最好,steps=2,3,4,5比较接近;在精确性方面,steps=1表现最差,steps=2,3,4,5比较接近。(4)三种初次惩罚函数,四种再次函数以及再次惩罚函数SSCAD的不同steps在精确性方面与协变量相关系数大小呈负相关,即相关系数较小则精确性高,反之精确性则低。(5)AHAZISIS模型、AHAZSSCADISIS模型在实证研究中筛选出基因数目少,模型可解释性较好。根据log-rank检验的p值大小,AHAZISIS模型、AHAZSSCADISIS模型在实证研究中预测能力方面表现较好。结论在模拟研究和实证研究中,各模型表现一致。AHAZISIS模型和AHAZSSCADISIS模型的模型解释性较好,估计精确性也较高,是处理高维度、强相关、小样本量的数据比较可靠的模型。而AHAZLASSOISIS模型和AHAZENISIS模型在处理高维度、强相关、小样本量的数据时表现较差,尤其是AHAZENISIS模型可解释性最差且估计精确性也最差。
【学位授予单位】:重庆医科大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2017
【分类号】:O212;R195.1

【参考文献】
中国硕士学位论文全文数据库 前2条
1 王慧;生存分析中半参数模型的变量选择方法及其模拟研究[D];山西医科大学;2013年
2 张秀秀;基于(I)SIS的变量选择方法及其在极高维数据生存分析中的应用[D];山西医科大学;2013年
【共引文献】
中国硕士学位论文全文数据库 前6条
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2 李群;贝叶斯框架下生存分析回归模型及其变量选择研究[D];长春工业大学;2017年
3 刘志坚;高维数据下半参数可加危险率模型中基于ISIS的变量选择方法及其应用[D];重庆医科大学;2017年
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【二级参考文献】
中国硕士学位论文全文数据库 前2条
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【相似文献】
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3 刘志坚;高维数据下半参数可加危险率模型中基于ISIS的变量选择方法及其应用[D];重庆医科大学;2017年
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