基于Bayes分层Cox回归模型的乳腺癌基因表达应用研究目的：本文将 Bayes 分层 Cox 回归模型与惩罚 Cox 回归模型 （Ridge 模型、Lasso 模型、Elastic Net 模型）进行比较分析，探讨 并改善传统回归模型( Traditional Regression Model)应用于高维基因 表达数据出现的问题，即过度拟合（Overfitting）和模型的不稳定问题。为预测疾病风险、实现精准医疗提供科学的理论依据，更好的实现癌症病人的诊断及预后。
方法： 本文提出Bayes分层Cox回归模型的基本原理与构架过程， 运用 R3.2.3 软件分析 295 例乳腺癌患者的临床和基因生存数据。将 Bayes 分层 Cox 回归模型与岭回归（RidgeRegression）、Lasso 回归 (LeastAbsolutes Shrinkage and Selection Operator Regression)、弹性网 模型（ElasticNetModels）进行比较，通过交叉验证偏似然估计（Crossvalidation Partial Likelihood ，CVPL）、一致性指数（Concordance index,C-index）、预测误差（PredictionError）、生存曲线（Survival Curves）等多种评价指标进行模型评估，探讨和分析 Bayes 分层 Cox回归模型在高维生存分析数据中的应用优势。
结果:分析乳腺癌患者的临床和基因生存数据：（1）将尺度参数 分别为 s=0.1,0.25,0.5,0.75,1,1.5，+的 Bayes 分层 Cox 回归模型 与 Lasso 模型、弹性网模型、岭回归对临床数据进行比较分析，其交叉 验证似然估计指标 CVPL 分别为-536.897（s=0.25）、-536.139、 -534.835、-532.987，其中，岭回归 CVPL 绝对值最小。（2）将尺度 参数分别为 s=0.02,0.04,0.06,0.08,0.1 的 Bayes 分层 Cox 回归模型 与II Lasso 模型、弹性网模型、岭回归对基因生存数据进行比较分析，其 交叉验证似然估计指标 CVPL 分别为-514.501（s=0.06）、-540.188、 -539.995、-540.203。（3）计算临床和基因数据预测误差，绘制预测 误差图和生存曲线图(SurvivalFunction)，其中，Bayes 分层 Cox 回归模型预测误差最低。
结论：在对临床和高维基因表达数据进行分析时， Bayes 分层 Cox 回归模型与岭回归、Lasso 模型、弹性网模型相比，其评估指标和预
测误差均优于后者，更能有效的预测病人的疾病风险，是生存数据分析的理想模型。
关键词： 高维基因表达数据；岭回归；Lasso 模型；弹性网模型； Bayes 分层 Cox 回归模型
*若需了解更多与协助请咨询↓→[电脑QQ][手机QQ]【数据协助】
