TY -的A2 Waldmann伊丽莎白盟——Treppmann Tabea盟——Ickstadt Katja盟——Zucknick曼PY - 2017 DA - 2017/07/30 TI -多个基因组数据源的集成在一个贝叶斯Cox模型变量选择和SP - 7340565六世- 2017 AB -贝叶斯预测变量选择在统计分析变得越来越重要,特别是在执行变量选择在高维度。生存时间模型和基因数据的存在,艺术的状态仍未开发的。最近的一个方法表明贝叶斯半参数比例风险模型对审查比较数据。我们扩展这个模型直接包括变量选择、基于随机搜索过程中推理的马尔可夫链蒙特卡罗采样器。这令我们直观和灵活的方法,提供了一种方法,用于集成其他数据源和进一步扩展。我们利用的可能性,实现并行回火,以帮助改善混合的马尔可夫链。在我们的示例中,我们使用贝叶斯方法将拷贝数变异的数据集成到gene-expression-based生存预测模型。这是通过制定一个基于拷贝数变异之前通知。我们执行模拟研究探讨模型在不同情况下的行为和预测性能应用到数据集的胶质母细胞瘤患者和评估结果的生物相关性。SN - 1748 - 670 - 2017/7340565 / 10.1155 x你——https://doi.org/10.1155/2017/7340565——摩根富林明——计算和数学方法在医学PB - Hindawi KW - ER