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J-GLOBAL ID：201602283168405669   整理番号：16A1164174

高次元DNAメチル化データのランダム森林減少次元解析【JST・京大機械翻訳】

The application of random forest for high dimensional DNA methylation data

著者 (5件)： Zhang Qiuyi (Department of Biostatistics, School of Public Health, Nanjing Medical University) ,  Zhao Yang (Department of Biostatistics, School of Public Health, Nanjing Medical University) ,  Wei Yongyue (Department of Biostatistics, School of Public Health, Nanjing Medical University) ,  Zhang Ruyang (Department of Biostatistics, School of Public Health, Nanjing Medical University) ,  Chen Feng (Department of Biostatistics, School of Public Health, Nanjing Medical University)
資料名： Zhonghua Jibing Kongzhi Zazhi  (Zhonghua Jibing Kongzhi Zazhi)
巻： 20  号： 6  ページ： 630-633  発行年： 2016年 
JST資料番号： C3111A  ISSN： 1674-3679  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 目的:ランダム関節アルゴリズムをリウマチ性関節炎症例対照研究の高次元メチル化データの分析に応用し、応用効果を検討する。方法:実例データは遺伝子発現データベース(GENE EXPRESSION OMNIBUS,GEO)に由来し、検索番号はGSE42861であり、354名の症例、335名の対照を含む。本研究では,関節リウマチ関連遺伝子領域の第9染色体を選択した。合計2個のシトシン-リン酸-鳥PiaoLing双(ヌクレオチド-PHOSPHATE-グアニン PAIRS OF NUCLEOTIDES,CPGS)遺伝子座を登録した。ランダム変数を用いて,変数の重要性スコアを計算し,ランク付けした。ランク付け後の変数に対して、ランダムな森林プロセスを行い、最も可能性のある結果と関連する変数部分集合を探索する。次元縮小後の変数部分集合に対して,段階的ロジスティック回帰を行った。結果:ランダムに森林は80個の重要なCPGサイトを選出し、LOGISTIC回帰モデルには13個の遺伝子座に統計学的意義があった。ロジスティック回帰モデルを確立し,予測精度は%%であった。結論:ランダムな森林アルゴリズムはノイズの変数を大幅に減少させ、検査の有効性を高め、高次元のメチル化データの分析に適用することができる。Data from the ScienceChina, LCAS.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 等級づけ ,  回帰モデル ,  部分集合 ,  遺伝子 ,  統計学 ,  症例対照研究 ,  次元縮小 ,  *メチル化 ,  *高次元
準シソーラス用語： 予測精度 ,  ロジスティック回帰モデル ,  ロジスティック回帰分析 ,  ランダム変数 ,  染色体9 ,  *DNAメチル化 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： Arthritis ,  rheumatoid ,  DNA methylation ,  Epidemiologic methods

分類 (2件)： 数理計画法  (KA03030M) ,  システム・制御理論一般  (IA02010H)

タイトルに関連する用語 (4件)： 高次元 ,  DNAメチル化 ,  森林減少 ,  次元解析