文献类型：期刊文章

作　　者：黄晓韵[1] 曹波[2] 杨跃[1]

机构地区：[1]北京大学临床肿瘤学院,北京肿瘤医院暨北京市肿瘤防治研究所胸外科,恶性肿瘤发病机制及转化研究教育部重点实验室 [2]北京大学医学部生物数学与生物统计教研室

出　　处：《生物信息学》

基　　金：北京市教委科研基金资助(2005年度)

年　　份：2010

卷　　号：8

期　　号：2

起止页码：147-149

语　　种：中文

收录情况：ZGKJHX、普通刊

摘　　要：利用SAS软件对GEO的一个肺癌芯片实验进行挖掘。采用非参数检验,判别分析和回归分析对该芯片实验中14个核受体的表达信息进行分析。结果表明,在0.05显著性水平下,ER1、VDR、RARα和RORα四个基因在腺癌和鳞癌表达具有统计学差异;RARβ在复发组和非复发组表达有差异。判别分析结果显示VDR和RORα表达量可以对病理类型进行预测,但是总误判率很高(0.2389);RARβ和PPARα对判别是否复发的总误判率更高(0.3457)。建立回归方程预测病理类型,入选模型的变量也是VDR和RORα,两者OR分别为0.126和4.452。可见,基于SAS的多元统计方法是芯片数据挖掘的一种潜在方法,一旦芯片实验标准化,利用SAS对不同芯片实验数据整合分析的结论将有益于推动假说形成。

关 键 词：数据挖掘 芯片 SAS

分 类 号：Q786]