![](/images/graphics-bg.png)
Enhancing the Lasso Approach for Developing a Survival Prediction Model Based on Gene Expression Data
المؤلفون المشاركون
Kaneko, Shuhei
Hirakawa, Akihiro
Hamada, Chikuma
المصدر
Computational and Mathematical Methods in Medicine
العدد
المجلد 2015، العدد 2015 (31 ديسمبر/كانون الأول 2015)، ص ص. 1-7، 7ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2015-06-03
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
7
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
In the past decade, researchers in oncology have sought to develop survival prediction models using gene expression data.
The least absolute shrinkage and selection operator (lasso) has been widely used to select genes that truly correlated with a patient’s survival.
The lasso selects genes for prediction by shrinking a large number of coefficients of the candidate genes towards zero based on a tuning parameter that is often determined by a cross-validation (CV).
However, this method can pass over (or fail to identify) true positive genes (i.e., it identifies false negatives) in certain instances, because the lasso tends to favor the development of a simple prediction model.
Here, we attempt to monitor the identification of false negatives by developing a method for estimating the number of true positive (TP) genes for a series of values of a tuning parameter that assumes a mixture distribution for the lasso estimates.
Using our developed method, we performed a simulation study to examine its precision in estimating the number of TP genes.
Additionally, we applied our method to a real gene expression dataset and found that it was able to identify genes correlated with survival that a CV method was unable to detect.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Kaneko, Shuhei& Hirakawa, Akihiro& Hamada, Chikuma. 2015. Enhancing the Lasso Approach for Developing a Survival Prediction Model Based on Gene Expression Data. Computational and Mathematical Methods in Medicine،Vol. 2015, no. 2015, pp.1-7.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1057844
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Kaneko, Shuhei…[et al.]. Enhancing the Lasso Approach for Developing a Survival Prediction Model Based on Gene Expression Data. Computational and Mathematical Methods in Medicine No. 2015 (2015), pp.1-7.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1057844
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Kaneko, Shuhei& Hirakawa, Akihiro& Hamada, Chikuma. Enhancing the Lasso Approach for Developing a Survival Prediction Model Based on Gene Expression Data. Computational and Mathematical Methods in Medicine. 2015. Vol. 2015, no. 2015, pp.1-7.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1057844
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1057844
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)