基于R软件的Lasso回归在肿瘤信息基因选择中的应用

发布时间：2018-05-17 11:01

  本文选题：Lasso + 基因表达谱　； 参考：《广西师范学院学报(自然科学版)》2016年04期

【摘要】：如何从肿瘤基因表达谱成千上万个基因中提取与疾病相关的信息基因,已成为肿瘤分类问题的研究核心.该文介绍了Lasso回归,以公开的结肠癌数据集为分析对象,采用信噪比指标对基因排序过滤无关基因.然后利用R软件中求解Lasso的程序包msgps和glmnet进行降维,从而选择出信息基因.与前人研究结果比较,说明了Lasso回归的有效性.该文的算法利用R软件实现,代码公开,操作简单.
[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.
【作者单位】： 广西师范学院数学与统计科学学院;
【基金】：混合与缺失数据统计分析广西高校重点实验室科学基金开放项目(GXMMSL201407) 广西高校科学技术研究项目(KY2015YB190)
【分类号】：R73-3

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本文编号：1901112