發(fā)布時間：2018-05-17 11:01

  本文選題：Lasso + 基因表達譜　； 參考：《廣西師范學院學報(自然科學版)》2016年04期

【摘要】：如何從腫瘤基因表達譜成千上萬個基因中提取與疾病相關(guān)的信息基因,已成為腫瘤分類問題的研究核心.該文介紹了Lasso回歸,以公開的結(jié)腸癌數(shù)據(jù)集為分析對象,采用信噪比指標對基因排序過濾無關(guān)基因.然后利用R軟件中求解Lasso的程序包msgps和glmnet進行降維,從而選擇出信息基因.與前人研究結(jié)果比較,說明了Lasso回歸的有效性.該文的算法利用R軟件實現(xiàn),代碼公開,操作簡單.
[Abstract]:How to extract disease-related information genes from thousands of genes in tumor gene expression profile has become the core of tumor classification. In this paper, Lasso regression is introduced. The published data set of colon cancer is used as an analysis object, and the SNR index is used to filter the unrelated genes in gene sequencing. Then the dimension is reduced by using msgps and glmnet, which can solve Lasso in R software, and then the information gene is selected. Compared with previous studies, the validity of Lasso regression is demonstrated. The algorithm is implemented by R software, the code is open and the operation is simple.
【作者單位】： 廣西師范學院數(shù)學與統(tǒng)計科學學院;
【基金】：混合與缺失數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析廣西高校重點實驗室科學基金開放項目(GXMMSL201407) 廣西高�？茖W技術(shù)研究項目(KY2015YB190)
【分類號】：R73-3

【相似文獻】

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本文編號：1901112