| 多组学数据整合分析的统计方法研究进展 |
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| 引用本文： | 沈思鹏,张汝阳,魏永越,陈峰.多组学数据整合分析的统计方法研究进展[J].中华疾病控制杂志,2018,22(8):763. |
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| 作者姓名： | 沈思鹏 张汝阳 魏永越 陈峰 |
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| 作者单位： | 南京医科大学公共卫生学院生物统计学系, 江苏 南京 211166 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金重点项目（81530088）；国家自然科学基金面上项目（81473070）；国家重点研发计划·战略性国际科技合作重点专项（2016YFE0204900）；江苏省高校自然科学研究重大项目（14KJA310002）；江苏省高校优势学科建设工程 |
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| 摘 要： | 复杂疾病往往是由环境因素、遗传因素（多个组学层面）共同作用所致。全面分析不同分子水平的信息对认识疾病的发生发展至关重要。多组学数据整合分析能够提高特征筛选检验效能、改善疾病预测精度。本文从统计学角度出发，对多组学数据整合分析的统计理论方法研究进展做一述评。
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| 关 键 词： | 多组学数据 整合分析 统计方法 |
| 收稿时间： | 2018-04-23 |
Research progress on multi-omics integrative analysis methods |
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| Institution: | Department of Biostatistics, School of Public Health, Nanjing Medical University, Nanjing 211166, China |
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| Abstract: | Complex diseases are commonly caused by multi-omics functions including environmental and genetic factors. Thus, it is essential to perform comprehensive analysis taking different levels of molecular information together. Integrative analysis of multi-omics data helps improving statistical power of identifying novel disease associated features and prediction accuracy for risk and prognosis. We summarized statistical methods for integrative analysis of multi-omics data in this paper. |
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