结肠直肠癌致病基因的选择

发布时间：2017-06-26 04:16

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【摘要】：结肠直肠癌是世界上最为常见的消化道肿瘤之一,它严重威胁着人类的生命健康。全世界每年被诊断为结肠直肠癌的患者日趋上涨,因治疗无效死亡的患者也逐年再增加,结肠直肠癌己成为人类抗癌道路上的一大天敌。探寻结肠直肠癌的病理机制是治疗及预防结肠直肠癌的基础。为此,本文基于致病基因数据,用统计学中的变量选择方法筛选影响结肠直肠癌的显著性致病基因,从而为研究结肠直肠癌的病理机制奠定基础。2014年5至8月份浙江大学医学院病理研究小组赴台州一家医院调查记录了224例结肠直肠癌的致病基因,其中包括112例癌症患者和112例正常对照组,并对这224例实验对象测试了与结肠直肠癌有关的23个基因。为了降低实验成本,提高实验的可行性,希望从这23个基因中选出影响结肠直肠癌的最显著基因。为此,本文应用统计学中的变量选择方法,譬如：变量选择的逐步回归方法、Lasso方法和Elastic-Net方法等,对这组实验数据进行了实证分析。
【关键词】：结肠直肠癌 变量选择 逐步回归 Lasso Elastic Net
【学位授予单位】：云南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：O212.1;R735.34
【目录】：

• 摘要3-4
• Abstract4-7
• 第一章 引言7-12
• 1.1 结肠直肠癌的研究背景及意义7-9
• 1.2 结肠直肠癌的国内外研究现状9
• 1.3 变量选择的国内外研究现状9-11
• 1.4 本文的结构框架及创新点11-12
• 第二章 结肠直肠癌的描述性分析12-18
• 2.1 数据来源12
• 2.2 描述性统计分析12-16
• 2.3 各基因间的相关性分析16-18
• 第三章 结肠直肠癌基因的变量选择18-33
• 3.1 几种常见的变量选择方法18-22
• 3.1.1 Lasso变量选择法18-19
• 3.1.2 自适应Lasso变量选择法19-20
• 3.1.3 Elastic Net变量选择法20-22
• 3.2 Logistic模型22
• 3.3 模型的变量选择22-31
• 3.3.1 基于逐步回归的变量选择22-24
• 3.3.2 基于岭回归的变量选择24-27
• 3.3.3 基于Lasso的变量选择27-29
• 3.3.4 基于Elastic-Net算法的变量选择29-31
• 3.4 结果分析31
• 3.5 结论31-33
• 第四章 展望33-34
• 附录A34-37
• 附录B37-51
• 参考文献51-53
• 致谢53

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