1、目的：基因表達(dá)數(shù)據(jù)存在著高維度、強(qiáng)相關(guān)以及小樣本的特點(diǎn)，不滿足經(jīng)典的統(tǒng)計(jì)方法的要求。因此用傳統(tǒng)的Cox比例風(fēng)險(xiǎn)模型進(jìn)行基因數(shù)據(jù)的生存分析存在困難。有監(jiān)督的主成分回歸和偏Cox回歸方法將降維方法與Cox比例風(fēng)險(xiǎn)模型相結(jié)合，可以解決高維生物信息數(shù)據(jù)的生存預(yù)測(cè)問(wèn)題。我們?cè)噲D通過(guò)模擬研究以及實(shí)例分析更好的揭露死亡時(shí)間(或者其它健康事件結(jié)局的時(shí)間)和基因數(shù)據(jù)之間的關(guān)系，為病人得到更精確的預(yù)后和改進(jìn)治療策略提供合理的方法學(xué)依據(jù)。
　　 方法

2、：介紹有監(jiān)督的主成分分析和偏Cox回歸模型的基本原理以及方法步驟。針對(duì)基因數(shù)據(jù)的協(xié)變量個(gè)數(shù)大于樣本例數(shù)，以及變量間存在相關(guān)性等特點(diǎn)進(jìn)行模擬研究，并對(duì)國(guó)際上公開(kāi)的三個(gè)基因數(shù)據(jù)集進(jìn)行分析，考察兩種模型的預(yù)測(cè)性能。采用R軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)模擬，MATLAB7.1進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。
　　 結(jié)果：以deviance偏差和決定系數(shù)R2作為模型預(yù)測(cè)性能的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，從模擬實(shí)驗(yàn)中我們看到，隨著影響生存的基因塊的方差的增大及組內(nèi)相關(guān)系數(shù)ρ的增高，兩種方法的預(yù)