Kliniska kovariater som ålder, kön, tumörgrad och rökningshistoria har i stor utsträckning använts vid förutsägelse av sjukdomsförekomst och progression. Å andra sidan, genomiska biomarkörer utvalda från microarray mätningar kan ge en förändring infödda, tillfredsställande sätt sjukdomsförutsägelse. Nya studier visar att bättre förutsägelse kan uppnås genom att använda både kliniska och genomiska biomarkörer. Men på grund av olika egenskaper hos kliniska och genomiska mätningar, kombinera dessa kovariater i sjukdomsförutsägelse är mycket utmanande. Vi föreslår en ny regulariseringsmetod, Covariat-Adjusted Threshold Gradient Directed Regularization (Cov-TGDR), för att kombinera olika typer av kovariater i sjukdomsförutsägelse. Den föreslagna metoden är kapabel till samtidiga biomarkörer urval och prediktiv modell byggnad. Det tillåter olika grader av legalisering för olika typer av kovariater. Vi betraktar biomedicinska studier med binära utfall och rätt censurerade överlevnadsresultat som exempel. Logistikmodellen och Cox-modellen antas, särskilt. Analys av bröstcancer data och Follikulära lymfom data visar att den föreslagna metoden kan ha bättre förutsägelse prestanda än att använda kliniska eller genomiska kovariater ensam.
I REF föreslås Cov-TGDR-metod för att kombinera olika typer av kovariater vid sjukdomsprognoser.
Combining Clinical and Genomic Covariates via Cov-TGDR