基于排序融合模型的紫癜性肾炎患者中差异表达变量的筛选研究

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目的对紫癜性肾炎和过敏性紫癜两类患者中差异表达的代谢产物进行筛选。方法利用排序融合的思路,将t检验、Wilcoxon秩和检验、偏最小二乘、及随机森林等四种方法用于组间差异表达分析,对其所获得的四个变量重要性排序进行融合,获得综合的、单一的变量排序(排序融合模型);利用交叉验证获得最优模型,并进行差异变量的筛选;通过模拟实验评价排序融合模型变量筛选的能力并与least absolute shrinkage and selection operator(LASSO)进行比较。最后,将其用于紫癜性肾炎与过敏性紫癜患者间的代谢物差异分析。结果模拟实验结果显示:(1)当观测数和差异变量数较小时,排序融合模型的AUC的平均值大于LASSO;(2)当观测数和差异变量数较大时排序融合模型的AUC的平均值与LASSO相近; 3)无论参数如何设置排序融合模型所筛选的差异变量数基本均少于LASSO。实例分析结果显示:应用排序融合模型获得紫癜性肾炎和过敏性紫癜患者中存在12个差异表达的代谢产物,其AUC值达到其最大值0. 96。结论相比于LASSO,排序融合模型在筛选变量时更具可靠性和准确性,可为代谢组学数据的差异表达分析提供新的分析思路和方法。
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