Bài viết này sẽ hệ thống lại một cách khoa học các kiến thức về mô hình hồi quy LASSO và ứng dụng LASSO trong phân tích dữ liệu ung thư vú. Kết quả cho thấy, LASSO hoạt động tương đối tốt trong phân tích mức độ biểu hiện gen và chỉ ra được những gen có liên quan tới gen gây ung thư vú BRC1 là các gen NBR2, AASDH, KIAA2013, VPS25, NBR1, SEC22C, RPL27, CBLN3, KHDRBS1, XRCC2. | TNU Journal of Science and Technology 227 08 433 - 440 LASSO REGRESSION AND AN APPLICATION IN BREAST CANCER DATA ANALYSIS Nong Quynh Van Tran Dinh Hung TNU - University of Education ARTICLE INFO ABSTRACT Received 25 4 2022 The LASSO is one of the regularized regression methods proposed by Tibshirani in 1996. The goal of LASSO is to select and estimate Revised 30 5 2022 parameters in a linear regression model by exactly shrinking some Published 31 5 2022 coefficients to zero. In particular the LASSO is useful in analyzing microarray gen data in which the number of predictors genes is KEYWORDS much larger than the number of sample observations number of patients . In this paper we introduce a brief summary of the LASSO Regression and apply this method to study gene in breast cancer data. The aim Ordinary least square was to assess the genes interactions associated with breast cancer LASSO microarray data. The results show that the LASSO method performs relatively well in analyzing gene expression levels and indicates genes L1 regularization that related to the breast cancer gene BRCA1 such as genes NBR2 Penalized regression AASDH KIAA2013 VPS25 NBR1 SEC22C RPL27 CBLN3 Breast cancer KHDRBS1 XRCC2. In fact the NBR2 gene is adjacent to BRCA1 on chromosome 17 and two genes share the same promoter region. Thus breast cancer prognosis determined by regression will help us to better understand the mechanism underlying the occurrence of breast cancer of young women. HỒI QUY LASSO VÀ ỨNG DỤNG TRONG PHÂN TÍCH DỮ LIỆU UNG THƯ VÚ Nông Quỳnh Vân Trần Đình Hùng Trường Đại học Sư phạm - ĐH Thái Nguyên THÔNG TIN BÀI BÁO TÓM TẮT Ngày nhận bài 25 4 2022 Hồi quy LASSO là một trong những phương pháp hồi quy phạt được đề xuất bởi Tibshirani vào năm 1996. Mục tiêu của LASSO là lựa Ngày hoàn thiện 30 5 2022 chọn và ước lượng tham số trong mô hình hồi quy tuyến tính bằng Ngày đăng 31 5 2022 cách hiệu chỉnh một số hệ số bằng 0. Đặc biệt LASSO rất hữu ích trong việc phân tích dữ liệu gen .
