發(fā)布時(shí)間：2017-07-08 02:09

  本文關(guān)鍵詞：高維DNA甲基化數(shù)據(jù)的隨機(jī)森林降維分析

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【摘要】：目的將隨機(jī)森林算法用于類風(fēng)濕性關(guān)節(jié)炎病例對(duì)照研究的高維甲基化數(shù)據(jù)的分析,并探討應(yīng)用效果。方法實(shí)例數(shù)據(jù)來(lái)自基因表達(dá)數(shù)據(jù)庫(kù)(gene expression omnibus,GEO),檢索號(hào)為GSE42861,包含354名病例、335名對(duì)照,本文選取類風(fēng)濕性關(guān)節(jié)炎相關(guān)基因區(qū)域所在的第9號(hào)染色體,共納入2 433個(gè)胞嘧啶-磷酸-鳥(niǎo)嘌呤雙核苷酸(cytosine-phosphate-guanine pairs of nucleotides,CpGs)位點(diǎn)。利用隨機(jī)森林計(jì)算變量的重要性評(píng)分并排序;對(duì)排序后的變量進(jìn)行逐步隨機(jī)森林過(guò)程,尋找最有可能與結(jié)果存在關(guān)聯(lián)的變量子集;對(duì)降維后的變量子集進(jìn)行逐步Logistic回歸。結(jié)果逐步隨機(jī)森林篩選出80個(gè)重要的CpG位點(diǎn),Logistic回歸模型中有13個(gè)位點(diǎn)具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。納入這些位點(diǎn)建立Logistic回歸模型,該模型的預(yù)測(cè)正確率達(dá)88.29%。結(jié)論隨機(jī)森林算法可以大大減少噪音變量,提高檢驗(yàn)效能,適用于高維甲基化數(shù)據(jù)分析。
【作者單位】： 南京醫(yī)科大學(xué)公共衛(wèi)生學(xué)院生物統(tǒng)計(jì)學(xué)系;
【關(guān)鍵詞】： 關(guān)節(jié)炎 類風(fēng)濕 DNA甲基化 流行病學(xué)方法
【基金】：國(guó)家自然基金(81530088,81473070,81373102,61301251,81402764) 江蘇省高校優(yōu)勢(shì)學(xué)科建設(shè)專項(xiàng)(2014年) 江蘇省高等學(xué)校自然科學(xué)項(xiàng)目(12KJB310003) 江蘇省青藍(lán)工程資助項(xiàng)目(2014年)
【分類號(hào)】：R593.22
【正文快照】：

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