Regularized Multivariate Regression for Identifying Master Predictors with Application to Integrative Genomics Study of Breast Cancer

doi:10.1214/09-AOAS271SUPP

.2010年3月；4(1):53-77.

doi:10.1214/09-AOAS271SUPP。

确定主预测因子的正则化多元回归及其在乳腺癌综合基因组学研究中的应用

杰鹏¹, 吉竹², 安娜·贝加马斯基^三, Wonshik Han公司⁴, Dong Young Noh公司⁴, 乔纳森·波拉克⁵, 王培（音译）⁶

附属公司

¹美国加州大学戴维斯分校统计系。
²美国密歇根州安阿伯市密歇根大学统计系。
^三挪威奥斯陆Rikshospitalet-Radium医院医疗中心癌症研究所遗传学系。
⁴韩国首尔国立大学医学院癌症研究所和外科。
⁵美国加州斯坦福大学病理学系。
⁶美国华盛顿州西雅图弗雷德·哈钦森癌症研究中心公共卫生科学部。

PMID： 24489618
PMCID公司：项目经理3905690
内政部： 2009年4月10日-AOAS271供应

用于识别主预测因子的正则多元回归在乳腺癌基因组学综合研究中的应用

杰鹏等。 Ann应用统计. 2010年3月.

.2010年3月；4(1):53-77.

doi:10.1214/09-AOAS271SUPP。

作者

杰鹏¹, 吉竹², 安娜·贝加马斯基^三, Wonshik Han公司⁴, Dong Young Noh公司⁴, 乔纳森·波拉克⁵, 王培（音译）⁶

附属公司

¹美国加州大学戴维斯分校统计系。
²美国密歇根州安阿伯市密歇根大学统计系。
^三挪威奥斯陆Rikshospitalet-Radium医院医疗中心癌症研究所遗传学系。
⁴韩国首尔国立大学医学院癌症研究所和外科。
⁵美国加州斯坦福大学病理学系。
⁶美国华盛顿州西雅图弗雷德·哈钦森癌症研究中心公共卫生科学部。

PMID： 24489618
PMCID公司：项目经理3905690
内政部： 2009年4月10日-AOAS271供应

摘要

在本文中，我们提出了一种新的方法remMap——用于识别MAster预测器的正则化多元回归——用于在高维-低样本设置下拟合多元响应回归模型。remMap的动机是基于多种高维基因组数据研究不同生物分子之间的调控关系。特别是，我们有兴趣研究DNA拷贝数变化对RNA转录水平的影响。为此，我们通过多元线性回归建模RNA表达水平对DNA拷贝数的依赖性，并利用适当的正则化处理高维性以及合并所需的网络结构。还讨论了选择调谐参数的标准。通过大量的仿真研究，证明了该方法的性能。最后，将remMap应用于乳腺癌研究，在该研究中，对172个肿瘤样本的全基因组RNA转录水平和DNA拷贝数进行了测量。我们在细胞带17q12-q21中发现了一个反式亚基区域，其扩增影响了30多个未连锁基因的RNA表达水平。这些发现可能有助于更好地了解乳腺癌的病理学。

关键词：DNA拷贝数改变；MAP（MAster Predictor）惩罚；RNA转录水平；稀疏回归；v型折叠交叉验证。

PubMed免责声明

数字

图1
信号大小和维度的影响。实心棒材的高度表示跨边界（FP）；阴影条的高度表示跨边（FN）。所有钢筋在高度=132时截断。

图2
相关性的影响。实心棒材的高度表示跨边界（FP）；阴影条的高度表示跨边（FN）。所有钢筋在高度=132时截断。

图3
（a） CNAI a与B基因表达的直接相互作用；（b） CNAI A与基因b通过一个中间基因表达的间接相互作用。

图4
384个CNAIs拷贝数和654个乳腺癌相关基因表达之间的估计调控关系网络。每个蓝色节点代表一个CNAI，每个绿色节点代表一种基因。红色边缘表示推断的反调节（总共43个）。灰色边缘表示反规则。

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