Bayesian Variable Selection in the Proportional Hazard Model with Application to DNA Microarray Data

Lee, Kyeon-Eun; Mallick, Bani K.

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: Lee, Kyeon-Eun (Department of Statistics, Kyungpook National University) Mallick, Bani K. (Department of Statistics, Texas A&M Univesrity)

저널정보: 한국생물정보시스템생물학회 한국생물정보시스템생물학회 학술대회 한국생물정보시스템생물학회 2005년도 BIOINFO 2005

발행연도: 2005.1

수록면: 357 - 360 (4page)

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In this paper we consider the well-known semiparametric proportional hazards (PH) models for survival analysis. These models are usually used with few covariates and many observations (subjects). But, for a typical setting of gene expression data from DNA microarray, we need to consider the case where the number of covariates p exceeds the number of samples n. For a given vector of response values which are times to event (death or censored times) and p gene expressions (covariates), we address the issue of how to reduce the dimension by selecting the significant genes. This approach enable us to estimate the survival curve when n < < p. In our approach, rather than fixing the number of selected genes, we will assign a prior distribution to this number. The approach creates additional flexibility by allowing the imposition of constraints, such as bounding the dimension via a prior, which in effect works as a penalty. To implement our methodology, we use a Markov Chain Monte Carlo (MCMC) method. We demonstrate the use of the methodology to diffuse large B-cell lymphoma (DLBCL) complementary DNA(cDNA) data.

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이 논문의 저자 정보

Lee, Kyeon-Eun

소속기관 Department of Statistics, Kyungpook National University

주요연구분야 자연과학 > 생물학

논문수 1 이용수 1

Mallick, Bani K.

소속기관 Department of Statistics, Texas A&M Univesrity

주요연구분야 자연과학 > 생물학

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