基于SIS的基因表达数据分析  

Analysis of gene expression data based on SIS method

作　　者：王福友[1] 白冰 徐平峰 

机构地区：[1]长春工业大学基础科学学院,吉林长春130012

出　　处：《长春工业大学学报》2017年第5期417-420,共4页Journal of Changchun University of Technology

基　　金：国家自然科学基金资助项目(11401047;11571050);吉林省科技厅发展计划基金资助项目(20140520059JH)

摘　　要：用SIS方法对36位白血病患者中7 126个基因的高维数据进行降维,结合Lasso变量选择方法选出可能的致病基因。根据响应变量的数据类型建立了广义线性模型(Logistic模型)。通过比较AIC&BIC准则以及CV交叉验证方法下的拟合概率图得出最优模型。With SIS method,the dimension of 7 126 genes data from 36 leukemiapatients is decreased,and then the possible pathogenic genes are selected by means of Lasso variables.Based on data type of the variables,ageneralized linear model(Logistic model)is established.The optimal model for fitting probability graph is obtained,by comparing the AIC & BIC criterion with Cross Validation(CV)verfification.

关 键 词：高维数据 变量选择 SIS方法 Lasso 

分 类 号：O212.4[理学—概率论与数理统计]