惩罚广义线性模型在遗传关联研究中的应用及R软件实现术

• 作者: 刘丽 张俊国 张敏 李丽霞 郜艳晖
• 来源期刊: 中国卫生统计
• 关键词: 惩罚广义线性模型 遗传关联研究 LASSO 弹性网 glmnet包
• 年，卷（期）: 2016,（4）
• 所属期刊栏目: 论著
• 页码范围: 582-586
• 页数: 5页
• 字数: 4952字
• 语种: 中文

摘要

目的 遗传关联研究中高维数据与日俱增.本文探讨基于岭估计、LASSO和弹性网的广义线性模型在遗传关联研究的应用及软件实现,为高维关联分析提供方法学参考.方法 介绍惩罚广义线性模型原理及软件实现方法,并采用模拟的连锁平衡和连锁不平衡的SNPs关联研究数据,以惩罚logistic模型例证R软件glmnet包对广义线性模型的拟合.结果 对连锁平衡和连锁不平衡SNPs模拟数据,LASSO与弹性网均给出稀疏解,较好地选择有关联SNPs而剔除无关联变量;而岭估计把所有变量都保留在模型中,模型复杂度高但相应的解释度未增加.结论 LASSO和弹性网可对高维遗传关联数据进行有效降维,筛选变量的同时提供参数估计,从而降低模型的复杂度.R软件的glmnet包灵活拟合各类惩罚广义线性模型,可在高通量遗传关联分析中推广应用.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郜艳晖	广东药学院公共卫生学院流行病与卫生统计学系	73	645	14.0	21.0
2	李丽霞	广东药学院公共卫生学院流行病与卫生统计学系	63	774	14.0	26.0
3	张敏	广东药学院公共卫生学院流行病与卫生统计学系	39	192	8.0	11.0
4	刘丽	广东药学院公共卫生学院流行病与卫生统计学系	21	34	3.0	5.0
5	张俊国	广东药学院公共卫生学院流行病与卫生统计学系	3	11	2.0	3.0