癌患者のRNA-seq解析による遺伝子発現量を用いた予後予測モデルの確立

通过RNA-seq分析癌症患者的基因表达水平建立预后预测模型

• 批准号: 21K12127
• 负责人: 道前 洋史
• 金额: $ 1.66万
• 依托单位: Kitasato University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 财政年份: 2021
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2021-04-01 至 2024-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-21K12127/
• 关键词: コピュラ; リッジ回帰; ベイズ推定; 生存時間解析; 競合リスク; 左側切断; RNAシークエンシング; 予後予測モデル

近年、RNA-seq（RNAシークエンシング）はマイクロアレイと比較して優れた特徴を多く有することから遺伝子研究の分野で急速に発展してきたが、未だRNA-seq解析による離散的な遺伝子発現量データに特化した信頼のおける癌患者の予後予測モデルは提案されていない。本研究では、RNA-seq解析による離散的な遺伝子発現量に特化した癌患者の予後予測モデルの提案と性能検証を目標とし、癌患者の個別化医療の実現に向けた予測精度の高い予後予測モデルを確立することを目的としている。遺伝子発現量と生存時間データを視野に入れた予後予測モデルを構築するためには、遺伝子発現量（独立変数）の相関のみならず、この生存時間データに特有な打ち切り、競合リスク、左側切断といった不完全データの取り扱いに対応しなければならない。そのため、今年度は独立変数間の相関のみならず、生存時間データにおける打ち切り、競合リスク、左側切断の統計学的問題に取り組んだ。今年度の成果としては以下の通りである。独立変数間の相関問題についてはコピュラを用いた新たな統計モデル（線形モデル、一般化線形モデル、生存時間モデル）を提案し（AStA Adv. Stat. Anal.誌、Comput. Stat.誌、他1報投稿中）、打ち切り・競合リスク・左側切断の問題についてもコピュラを用いた新たな統計モデルを提案した（日本統計学会誌、Mathematics誌、他1報投稿中、他1報投稿準備中）。

In recent years, RNA-seq (RNA-seq) has been rapidly developing in the field of gene research, and the amount of discrete gene expression has been rapidly developed in the field of RNA-seq analysis, which has been used to characterize the prediction of cancer patients. The purpose of this study is to establish a predictive model for predicting future outcomes of cancer patients with high predictive accuracy based on RNA-seq analysis. The correlation between the amount of missing electron and the amount of missing electron (independent number) in the field of vision is determined by the number of unique cuts, competing cuts, left cuts, incomplete cuts, etc. For example, the number of years of independence, the number of years of survival, and the number of years of survival. This year's results are below. Independent of the number of inter-related problems, the number of new statistical problems (linear problems, generalized linear problems, survival time problems) is proposed (AStA Adv. Stat. Anal. Zhi, Comput. Stat. Journal, T1 Newspaper Submission), T1 Cut·Competition·Left Cut·Problem (Journal of the Statistical Society of Japan, Mathematics Journal, T1 Newspaper Submission, T1 Newspaper Submission Preparation)

项目成果

meta.shrinkage: An R Package for Meta-Analyses for Simultaneously Estimating Individual Means

• DOI: 10.3390/a15010026
• 发表时间: 2022-01
• 期刊: Algorithms
• 影响因子: 2.3
• 作者: Nanami Taketomi;H. Michimae;Yuan-Tsung Chang;T. Emura

Likelihood Inference for Copula Models Based on Left-Truncated and Competing Risks Data from Field Studies

• DOI: 10.3390/math10132163
• 发表时间: 2022-06
• 期刊: Mathematics
• 影响因子: 2.4
• 作者: H. Michimae;T. Emura

Bayesian ridge estimators based on copula-based joint prior distributions for logistic regression parameters

基于基于 copula 的逻辑回归参数联合先验分布的贝叶斯岭估计器

• 发表时间: 2022
• 作者: Yuto Aizawa;Hirofumi Michimae
• 通讯作者: Hirofumi Michimae

ロジスティック回帰モデルにおけるコピュラ同時事前分布に基づいたベイズ流リッジ回帰推定量の提案

逻辑回归模型中基于 copula 联合先验的贝叶斯岭回归估计器的提议

• 发表时间: 2022
• 作者: 小野寺 斗弥;堀川 三好;猪股 一歩希;Shihori Tanabe;相澤宥斗・道前洋史
• 通讯作者: 相澤宥斗・道前洋史

Bayesian ridge estimators based on copula-based joint prior distributions for regression coefficients

• DOI: 10.1007/s00180-022-01213-8
• 发表时间: 2022-03-23
• 期刊: COMPUTATIONAL STATISTICS
• 影响因子: 1.3
• 作者: Michimae, Hirofumi;Emura, Takeshi
• 通讯作者: Emura, Takeshi