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2.98分SCI生信分析文章:基于TCGA的生存基因组数据集分析 

生信基础 管理员 207℃ 0评论

题目:Feature screening for survival trait with application to TCGA high-dimensional genomic data

杂志:PeerJ

日期:2022 Mar 10

Doi: 10.7717/peerj.13098. eCollection 2022.

 

2.98分SCI生信分析文章:基于TCGA的生存基因组数据集分析 插图

 

背景: 在高维生存基因组数据中,识别癌症相关基因是生物信息学领域具有挑战性的重要课题。近年来,已经开发了许多具有高维生存基因组数据的生存结果特征筛选方法;然而,很少有研究系统地比较这些方法。本文的主要目的是进行一系列模拟研究,进行系统比较;本文的第二个目的是利用这些特征筛选方法,基于癌症基因组图谱(TCGA)的生存基因组数据集,进一步建立更准确的患者生存预测模型。

结果: 模拟研究证明,网络调整的特征筛选测量表现良好,并且优于现有流行的单变量独立特征筛选方法。在实际数据的应用中,我们表明,与不考虑基因-基因依赖性信息的替代方法相比,所提出的网络调整特征筛选方法可导致更准确的生存预测。我们还使用 TCGA 临床生存遗传数据来识别与各种癌症患者的临床生存结果相关的生物标志物,包括食管癌、胰腺癌、头颈部鳞状细胞癌、肺癌和乳腺癌。

结论: 这些应用揭示了新提出的网络调整特征选择方法优于不考虑基因-基因依赖性信息的替代方法的优势。我们还确定了文献中几乎检测到的癌症相关基因。因此,基于网络的筛选方法是可靠和可信的。

 

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