【摘 要】
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目的 遗传关联研究中高维数据与日俱增.本文探讨基于岭估计、LASSO和弹性网的广义线性模型在遗传关联研究的应用及软件实现,为高维关联分析提供方法学参考.方法 介绍惩罚广义
【机 构】
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广东药学院公共卫生学院流行病与卫生统计学系 510310
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目的 遗传关联研究中高维数据与日俱增.本文探讨基于岭估计、LASSO和弹性网的广义线性模型在遗传关联研究的应用及软件实现,为高维关联分析提供方法学参考.方法 介绍惩罚广义线性模型原理及软件实现方法,并采用模拟的连锁平衡和连锁不平衡的SNPs关联研究数据,以惩罚logistic模型例证R软件glmnet包对广义线性模型的拟合.结果 对连锁平衡和连锁不平衡SNPs模拟数据,LASSO与弹性网均给出稀疏解,较好地选择有关联SNPs而剔除无关联变量;而岭估计把所有变量都保留在模型中,模型复杂度高但相应的解释度未增加.结论 LASSO和弹性网可对高维遗传关联数据进行有效降维,筛选变量的同时提供参数估计,从而降低模型的复杂度.R软件的glmnet包灵活拟合各类惩罚广义线性模型,可在高通量遗传关联分析中推广应用.
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