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生信初学者教程（二十二）：Boruta+RF筛选候选标记物

news 2025/7/5 7:52:46

文章目录

    • 介绍
    • 加载R包
    • 导入数据
    • 准备数据
    • 机器学习特征筛选
      • 数据分割
      • 基础模型
      • Boruta特征筛选
      • 调参
      • 最终分类模型
      • 测试集验证
    • 标记基因
    • 输出结果
    • 总结

介绍

在这里插入图片描述

采用了Boruta结合 RF（Random Forest） 的方法，对差异基因（参考 @sec-different-limma） 进行了特征筛选。通过这种方法，能够从大量的候选基因中识别出与特定生物过程或疾病状态最为相关的关键基因。筛选出的这些重要基因不仅具有统计学上的显著性，而且在实际应用中具有较高的预测能力。这些经过Boruta+RF筛选的重要基因将被用于后续的生物信息学分析、疾病机制探究以及潜在治疗靶点的识别等研究中，以期进一步推动相关领域的科学进展。

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加载R包

使用rm(list = ls())来清空环境中的所有变量。


library(tidyverse)
lib

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