高维肺癌病例-对照研究资料的随机森林降维分析

• 作者: 朱晶晶 胡志斌 赵杨 陆凤 陈峰
• 来源期刊: 中华预防医学杂志
• 学科: 医学
• 关键词: 肺肿瘤 多态性,单核苷酸 人工智能 随机森林
• 年，卷（期）: 2012,（9）
• 所属期刊栏目: 方法学探讨
• 页码范围: 845-849
• 分类号: R734.2
• 字数: 4378字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3760/cma.j.issn.0253-9624.2012.09.015

摘要

目的 探讨随机森林算法在肺癌高维病例-对照资料分析中的应用效果.方法 选取500例医院来源肺癌患者作为病例组,以517名社区来源对照人群作为对照组,每名研究对象均常规采集静脉抗凝血5 ml,位点基因型通过GoldenGate定制芯片平台分型,经筛选获得399个SNP位点,先利用随机森林算法进行降维,再用传统的logistic回归对降维后的变量进行分析,并采用受试者工作特征曲线(ROC)曲线下面积(AUC)分析多个SNP位点与肺癌的遗传易感性.结果 经随机森林算法筛得50个平均重要性得分最高且错误率最低的变量,其中环境变量(吸烟、年龄分组、性别)的重要性得分均位于前20,分别为4.05、3.12、1.16;在调整3个环境变量后,经阳性结果错误率(FDR)法进行多重性校正,结果仍有统计学意义的SNP位点有6个(FDR-P＜0.05),而如果直接采用传统logistic回归分析,则无法发现有统计学意义的SNP位点.对于2个ROC曲线(分别为只包含环境变量模型ROC曲线、包含环境变量和SNP位点模型的ROC曲线)AUC(分别为0.6491±0.0172、0.6811±0.0166)的似然比检验结果表明,6个SNP位点与肺癌的关联性有统计学意义(X2=43.82,p=3.6×10-11).结论 利用随机森林算法先剔除高维数据的噪声位点,再利用logistic回归分析,可提高检验效能,优于直接利用logistic回归分析.