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摘要:
目的 将随机森林算法用于类风湿性关节炎病例对照研究的高维甲基化数据的分析,并探讨应用效果.方法 实例数据来自基因表达数据库(gene expression omnibus,GEO),检索号为GSE42861,包含354名病例、335名对照,本文选取类风湿性关节炎相关基因区域所在的第9号染色体,共纳入2 433个胞嘧啶-磷酸-鸟嘌呤双核苷酸(cytosine-phosphate-guanine pairs of nucleotides,CpGs)位点.利用随机森林计算变量的重要性评分并排序;对排序后的变量进行逐步随机森林过程,寻找最有可能与结果存在关联的变量子集;对降维后的变量子集进行逐步Logistic回归.结果 逐步随机森林筛选出80个重要的CpG位点,Logistic回归模型中有13个位点具有统计学意义.纳入这些位点建立Logistic回归模型,该模型的预测正确率达88.29%.结论 随机森林算法可以大大减少噪音变量,提高检验效能,适用于高维甲基化数据分析.
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文献信息
篇名 高维DNA甲基化数据的随机森林降维分析
来源期刊 中华疾病控制杂志 学科 医学
关键词 关节炎,类风湿 DNA甲基化 流行病学方法
年,卷(期) 2016,(6) 所属期刊栏目 方法学
研究方向 页码范围 630-633
页数 分类号 R593.22|R394|R181
字数 语种 中文
DOI 10.16462/j.cnki.zhjbkz.2016.06.022
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 陈峰 南京医科大学公共卫生学院生物统计学系 202 1688 19.0 32.0
2 赵杨 南京医科大学公共卫生学院生物统计学系 86 628 13.0 21.0
3 魏永越 南京医科大学公共卫生学院生物统计学系 54 210 9.0 12.0
4 张汝阳 南京医科大学公共卫生学院生物统计学系 15 53 4.0 6.0
5 张秋伊 南京医科大学公共卫生学院生物统计学系 2 3 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
关节炎,类风湿
DNA甲基化
流行病学方法
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研究来源
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
中华疾病控制杂志
月刊
1674-3679
34-1304/R
大16开
安徽省合肥市梅山路81号安徽医科大学109信箱
26-155
1996
chi
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