期刊简介
本刊创刊于1984年9月，是中华人民共和国卫生部主管，中国卫生信息学会(原中国卫生统计学会)和中国医科大学主办的全国性卫生统计专业学术性双月刊，是国内卫生统计专业的唯一学术性期刊和中国医学类中文核心期刊及国家科技部中国科技论文统计源期刊。本刊的任务是及时报道我国卫生统计学科的科研成果和卫生统计工作改革与卫生事业发展的信息。主要读者对象为各级卫生机构的卫生统计人员、卫生技术人员和高等医学院校卫生统计专业的教学和科研人员。
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首页>中国卫生统计杂志
- 杂志名称：中国卫生统计杂志
- 主管单位：中华人民共和国国家卫生和计划生育委员会
- 主办单位：中国卫生信息学会 中国医科大学
- 国际刊号：1002-3674
- 国内刊号：21-1153/R
- 出版周期：双月刊
期刊荣誉：中国学术期刊(光盘版)全文收录期刊期刊收录：北大核心期刊(中国人文社会科学核心期刊), 万方收录(中), 知网收录(中), JST 日本科学技术振兴机构数据库(日), 上海图书馆馆藏, 国家图书馆馆藏, 统计源核心期刊(中国科技论文核心期刊), CSCD 中国科学引文数据库来源期刊(含扩展版), 维普收录(中)
惩罚广义线性模型在遗传关联研究中的应用及R软件实现术
张俊国；刘丽；李丽霞；张敏；郜艳晖
关键词：惩罚广义线性模型, 遗传关联研究, LASSO, 弹性网, glmnet包
摘要：目的 遗传关联研究中高维数据与日俱增.本文探讨基于岭估计、LASSO和弹性网的广义线性模型在遗传关联研究的应用及软件实现,为高维关联分析提供方法学参考.方法 介绍惩罚广义线性模型原理及软件实现方法,并采用模拟的连锁平衡和连锁不平衡的SNPs关联研究数据,以惩罚logistic模型例证R软件glmnet包对广义线性模型的拟合.结果 对连锁平衡和连锁不平衡SNPs模拟数据,LASSO与弹性网均给出稀疏解,较好地选择有关联SNPs而剔除无关联变量;而岭估计把所有变量都保留在模型中,模型复杂度高但相应的解释度未增加.结论 LASSO和弹性网可对高维遗传关联数据进行有效降维,筛选变量的同时提供参数估计,从而降低模型的复杂度.R软件的glmnet包灵活拟合各类惩罚广义线性模型,可在高通量遗传关联分析中推广应用.
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