Motivering: En viktig tillämpning av mikroarrayteknik är att förutsäga olika kliniska fenotyper baserade på genuttrycksprofilen. Framgång har visats i molekylär klassificering av cancer där olika typer av cancer fungerar som kategoriskt utfallsvariabel. Det har dock gjorts mindre forskning när det gäller att koppla samman genuttrycksprofil med censurerat överlevnadsresultat som t.ex. patienters totala överlevnadstid eller tid till återfall i cancer. I detta dokument utvecklar vi en partiell Cox regressionsmetod för att konstruera ömsesidigt okorrelerade komponenter baserade på mikroarray genuttrycksdata för att förutsäga överlevnaden för framtida patienter. Resultat: Den föreslagna partiella Cox regressionsmetoden innebär att konstruera prediktiva komponenter genom upprepad minsta kvadratmontering av rester och Cox regressionsmontering. Den viktigaste skillnaden från de vanliga huvudkomponenterna i Cox regressionsanalys är att vid konstruktionen av de prediktiva komponenterna använder vår metod den observerade överlevnads-/censureringsinformationen. Vi föreslår också att den tidsberoende mottagarens karakteristiska kurvanalys används för att utvärdera resultaten. Vi tillämpade våra metoder på en allmänt tillgänglig datauppsättning av diffusa stora B-cellslymfom. Resultaten visade att kombinationen av partiell Cox regressionsmetod med huvudkomponentanalys resulterar i parsimonisk modell med färre komponenter och bättre prediktiv prestanda. Vi drar slutsatsen att den föreslagna partiella Cox-regressionsmetoden kan vara mycket användbar för att bygga upp en parsimonisk prediktiv modell som exakt kan förutsäga överlevnaden för framtida patienter baserat på genuttrycksprofilen och överlevnadstiderna för tidigare patienter. Tillgänglighet: R-koder finns tillgängliga på begäran.
Partiell Cox regressionsanalys (PCR) REF är en samling kommandorad R-skript skrivna med R-kodsspråket.
Partial Cox regression analysis for high-dimensional microarray gene expression data
{'venue': 'Bioinformatics', 'journal': 'Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}