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高维中介分析模型的去偏LASSO估计
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作者 袁如梦 《哈尔滨商业大学学报(自然科学版)》 2025年第6期761-768,共8页
中介分析作为揭示暴露变量、中介变量以及结果变量之间因果机制的重要工具,在基因组学研究中发挥着关键作用.针对二分类结果变量的高维中介分析难题,提出了基于去偏LASSO估计的创新方法.通过采用距离相关性筛选DC-SIS替代传统SIS变量筛... 中介分析作为揭示暴露变量、中介变量以及结果变量之间因果机制的重要工具,在基因组学研究中发挥着关键作用.针对二分类结果变量的高维中介分析难题,提出了基于去偏LASSO估计的创新方法.通过采用距离相关性筛选DC-SIS替代传统SIS变量筛选方法,有效捕捉中介变量与二分类结果间的非线性关联,并结合高维联合检验解决变量超高维性和相关性挑战.通过多场景的数值模拟,验证了该方法在性能上的优越性.将该方法应用于高维表观遗传学分析,评估DNA甲基化在吸烟与克罗恩病CD之间的中介作用. 展开更多
关键词 DC-SIS技术 去偏LASSO 广义线性模型 DACT检验 中介分析 变量筛选
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