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J-GLOBAL ID：201802258724089642   整理番号：18A1746184

LASSOに基づくFDR制御方法とその高次元データ生存分析への応用【JST・京大機械翻訳】

LASSO-based Methods with the False Discovery Rate Control and the Application in Survival Analysis of High-dimensional Data

著者 (7件)： Xu Shuhong (山西医科大学衛生統計教研室 030001;紹興市疾病預防控制中心) ,  Dong Xiaoqiang (山西医科大学衛生統計教研室 030001) ,  Tao Ran (山西医科大学衛生統計教研室 030001) ,  Gao Xue (山西医科大学衛生統計教研室 030001) ,  Gao Qian (山西医科大学衛生統計教研室 030001) ,  Yu Mingxing (山西医科大学衛生統計教研室 030001) ,  Wang Tong (山西医科大学衛生統計教研室 030001)
資料名： Zhongguo Weisheng Tongji  (Zhongguo Weisheng Tongji)
巻： 35  号： 3  ページ： 322-329  発行年： 2018年 
JST資料番号： C2278A  ISSN： 1002-3674  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:LASSO-Coxモデルに基づいて交差検証(crossvalidation)、pcvl法(penalizedcross-validatedlog-likelihood)を探索する。EBIC基準(extendedbayesianinformationcriterion)安定選択(stabilityselection)4種類の方法のFDR(falsediscoveryrate)制御における表現とその変数選択の効果。方法:各方法の異なる削除比率、独立変数間の異なる相関程度及び回帰係数の異なる希薄レベルでのFDRとPSR(positiveselectrate)をシミュレーション研究を通じて評価する。GEOのDLBCLデータから,遺伝子と予後の間の相関を分析した。結果:異なる削除比率、独立変数の相関程度とスパースレベルの状況において、定常選択法のfdr制御能力は他の方法より優れ、その変数選択効果も高い。EBIC基準は相関度が低く、独立変数が希薄な時、比較的よく表れ、サンプル量が小さい時、結果は比較的保守的である。pcvl法は有効な変数を漏れにくいが、FDRは依然として高い。実例の結果により、EBIC基準はただ1つの遺伝子を選出し、安定選択法で選出した遺伝子の大部分は統計学の意義があり、他の方法の結果との一致度が高い。結論:LASSO-Coxモデルに基づく高次元データ生存分析において、安定選択法はFDRをよく制御でき、その変数選択効果も高い。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *電子線誘起電流 ,  保全 ,  モデル ,  統計学 ,  シミュレーション ,  遺伝子 ,  制御方式
準シソーラス用語： 選択法 ,  びまん性B細胞性大細胞型リンパ腫 ,  回帰係数 ,  独立変数 ,  変数選択 ,  *生存率分析 ,  高次元データ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： LASSO ,  Survival analysis ,  Tuning parameter ,  False discovery rate

分類 (2件)： 統計学  (AB08000H) ,  医療制度  (GB04020H)

タイトルに関連する用語 (4件)： FDR ,  高次元データ ,  生存分析 ,  応用