1. 毕业设计（论文）主要目标：
基于乳腺癌数据研究删失数据降维，旨在筛选出与生存时间有显著相关性的基因表达。利用降维后筛选出来的基因表达数据，采用删失分位数建立模型，探索在生存时间的不同分位点上的回归函数，分析不同生存时间乳腺癌患者的显著基因表达，从而为不同生存时间的乳腺癌患者提供合理的治疗方案。
2. 毕业设计（论文）主要内容：
基于115名乳腺癌患者的生存数据和其相应的12793个基因表达数据研究乳腺癌的生存风险因素。变量维数相对于样本量是超高维的。面对如此多的协变量，首先对这些患者的数据进行降维，筛选出与生存数据具有显著相关性的基因表达。将这些数据进行预处理之后，为了进一步得到不同程度的乳腺癌患者的显著基因表达，建立惩罚分位数回归模型，将惩罚分位数回归模型应用到降维后的乳腺癌数据中，得到响应变量不同分位点下的回归函数。
3. 主要参考文献
[1]王福友,白冰,徐平峰.基于SIS的基因表达数据分析[J].长春工业大学学报,2017,38(05):417-420.
[2]赖爱军,谢斌辉.BCAT1促进肿瘤发生发展的研究进展[J].世界华人消化杂志,2017,25(17):1536-1542.
[3]牟建波. 基于分位数回归的自适应组Lasso变量选择[D].西南交通大学,2017.
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