目的應(yīng)用隨機森林和支持向量機算法處理乳腺癌基因數(shù)據(jù),篩選三陰性和非三陰性乳腺癌的差異基因,為臨床應(yīng)用提供更多的參考靶點。方法使用TCGA乳腺癌基因數(shù)據(jù),通過t檢驗和隨機森林進行降維處理,然后使用支持向量機、支持向量機遞歸特征消除法、隨機森林進行變量重要性排序,將隨機森林和支持向量機與向前變量選擇法結(jié)合進行模型預(yù)測并完成最終變量篩選,通過Holdout驗證評價模型效果。結(jié)果數(shù)據(jù)經(jīng)t檢驗的FDR降維后剩余18702個基因,經(jīng)隨機森林降維后剩余6326個基因;對降維后經(jīng)三種方法排序的數(shù)據(jù)建立預(yù)測模型,獲得各模型約登指數(shù)等評價指標(biāo);對排序結(jié)果中靠前的基因進行文獻搜索,發(fā)現(xiàn)大部分基因和三陰性乳腺癌的轉(zhuǎn)移或者預(yù)后有關(guān)。結(jié)論針對高維基因表達數(shù)據(jù)進行變量選擇,使用t檢驗的FDR進行降維、隨機森林對變量進行排序篩選、支持向量機進行預(yù)測效果最佳;通過檢索重要性排序靠前基因發(fā)現(xiàn)大多數(shù)與三陰性乳腺癌有關(guān),但某些靠前基因與三陰性乳腺癌無文獻研究,建議研究這些基因與三陰性乳腺癌的相關(guān)性。 

【文章來源】：中國衛(wèi)生統(tǒng)計. 2020,37(03)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：6 頁

【部分圖文】：

統(tǒng)計分析流程圖

預(yù)測模型支持向量機的敏感度要遠(yuǎn)高于隨機森林,而隨機森林的陽性預(yù)測值要高于支持向量機,但整體上用支持向量機分類要優(yōu)于隨機森林。圖3 基于SVM重要性排序各模型評價指標(biāo)隨變量個數(shù)變化趨勢圖

基于SVM重要性排序各模型評價指標(biāo)隨變量個數(shù)變化趨勢圖

【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：3470393