自适应弹性网方法在Cox模型中的应用

摘要

随着高通量技术的飞速发展,数以万计的基因位点测定得以实现,如何从繁多的基因位点中筛选出与研究疾病相关的基因位点就显得尤为重要.为更好地处理高维、强相关生存数据,将Lasso、Adaptive Lasso(ALasso)、Elastic Net(Enet)、Adaptive Elastic Net(AEnet)四种变量选择方法引入Cox模型,比较四种方法的优劣,从而得到更合乎实际的模型.