高維數據下半參數可加危險率模型中基于ISIS的變量選擇方法及其應用.pdf

1、目的：
　　本文主要介紹高維數據下半參數可加危險率模型中基于ISIS的變量選擇方法，并探討AHAZISIS模型，AHAZLASSOISIS模型，AHAZENISIS模型，AHAZSSCADISIS模型在高維數據生存分析中的優(yōu)劣。從而揭示死亡或其他生存結局發(fā)生的時間與基因表達之間的關系，從基因層面上為疾病的診療和預后以及改進治療方案提供依據。
　　方法：
　　介紹AHAZISIS模型，AHAZLASSOISIS模型，AH

2、AZENISIS模型和AHAZSSCADISIS模型的基本方法原理。針對生物信息學高維度，強相關，小樣本量的數據特征進行數據模擬，并比較四種模型在不同模擬數據下的表現情況。最后利用來源于TCGA的前列腺癌數據進行實證研究。
　　結果：
　?、俑鞣N模擬數據情形下，三種初次懲罰函數的模擬結果在一致性和精確性的表現上差別不大。
　?、诟鞣N數據情形下，四種再次懲罰函數在一致性方面OS-SCAD表現最好，SSCAD次之，Lass

3、o第三，EN表現最差；而在精確性方面，OS-SCAD和SSCAD較好，Lasso次之，EN表現最差。
　?、鄹鞣N數據情形下，再次懲罰函數SSCAD的不同steps在一致性方面，steps=1表現最好，steps=2,3,4,5比較接近；在精確性方面，steps=1表現最差，steps=2,3,4,5比較接近。
　?、苋N初次懲罰函數，四種再次函數以及再次懲罰函數SSCAD的不同steps在精確性方面與協(xié)變量相關系數大小呈負相

4、關，即相關系數較小則精確性高，反之精確性則低。
　?、軦HAZISIS模型、AHAZSSCADISIS模型在實證研究中篩選出基因數目少，模型可解釋性較好。根據log-rank檢驗的p值大小，AHAZISIS模型、AHAZSSCADISIS模型在實證研究中預測能力方面表現較好。
　　結論：
　　在模擬研究和實證研究中，各模型表現一致。AHAZISIS模型和AHAZSSCADISIS模型的模型解釋性較好，估計精確性也較高，