基于SAS的多元统计方法实现芯片数据挖掘

黄晓韵;曹波;杨跃

【期刊名称】《生物信息学》 【年(卷),期】2010(008)002

【摘 要】利用SAS软件对GEO的一个肺癌芯片实验进行挖掘.采用非参数检验,判别分析和回归分析对该芯片实验中14个核受体的表达信息进行分析.结果表明,在0.05显著性水平下,ER1、VDR、 RARα和 RORα四个基因在腺癌和鳞癌表达具有统计学差异;RARβ在复发组和非复发组表达有差异.判别分析结果显示VDR和RORα表达量可以对病理类型进行预测,但是总误判率很高(0.238 9);RARβ和PPARα对判别是否复发的总误判率更高(0.345 7).建立回归方程预测病理类型,入选模型的变量也是VDR和RORα,两者OR分别为0.126和4.452.可见,基于SAS的多元统计方法是芯片数据挖掘的一种潜在方法,一旦芯片实验标准化,利用SAS对不同芯片实验数据整合分析的结论将有益于推动假说形成. 【总页数】3页(P147-149) 【作 者】黄晓韵;曹波;杨跃

【作者单位】北京大学临床肿瘤学院,北京肿瘤医院暨北京市肿瘤防治研究所胸外科,恶性肿瘤发病机制及转化研究教育部重点实验室,北京,100142;北京大学医学部生物数学与生物统计教研室,北京,100191;北京大学临床肿瘤学院,北京肿瘤医院暨北京市肿瘤防治研究所胸外科,恶性肿瘤发病机制及转化研究教育部重点实验室,北京,100142 【正文语种】中 文

【中图分类】Q786 【相关文献】

1.基于TS201芯片的SAR目标识别平台的设计与实现 [J], 岳伟;白瑞林 2.基于专用芯片SA828的正弦脉宽调制控制方法的实现 [J], 严俊高;叶国平 3.基于芯片CH375的USB总线和ISA总线转接的实现 [J], 蒋俊华;侯卫周 4.基于SATA接口的RAID5编解码器芯片实现 [J], 叶波;李天望;罗敏 5.数据挖掘的统计方法及其软件实现 [J], 胡桔州;侯木舟;欧阳资生

因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买