机器学习在生物标志物发现中的创新应用：生物驱动LASSO方法解析
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本文最大的创新在于对传统LASSO（LeastAbsoluteShrinkageandSelectionOperator）回归框架的改进。在精准医疗领域，识别可靠的基因依赖性生物标志物对于制定个性化治疗策略至关重要。
Fig.1A：展示了依赖性生物标志物分析流程
Fig.1B：展示了参数优化过程
传统LASSO使用L1正则化来实现特征选择，而本文提出的生物驱动LASSO（bio-primedLASSO）创新性地将生物学先验知识整合到正则化过程中。具体来说：
引入了新的参数Φ，用于表示每个特征与目标基因之间的先验证据强度
采用两步参数优化策略：
首先通过交叉验证优化标准LASSO的λ参数
然后优化新引入的Φ参数（通过10折交叉验证得到最优值0.65）
这种创新使模型能够在保持统计严谨性的同时，充分利用现有的生物学知识
Fig.2A：展示了188个被选中的特征
Fig.2B：基线模型和生物驱动模型的系数比较
Fig.2C：特征与目标依赖性的相关性分析
Fig.2D：关键生物标志物的验证结果
本文的方法在特征选择上有显著创新：
不仅考虑统计相关性，还考虑生物学关联度
能够在高度共线性的特征中识别出生物学相关的特征
特别是在处理基因组数据时，可以有效处理连锁不平衡(LD)问题
通过基因集富集分析显示，生物驱动模型选择的特征在转录调控和细胞凋亡等关键通路上显示出更强的富集信号
这种将机器学习与生物学知识深度融合的方法，不仅提高了预测准确性，更重要的是提供了可解释的结果，这对于生物医学研究和临床应用都具有重要意义。
