R语言logical回归在差异基因中筛选与模型疾病样本最相关的关键基因代码

下面是利用R语言进行logical回归筛选与模型疾病样本最相关的关键基因的代码：

# 假设有一组基因表达数据，其中前n个基因为差异基因，且已知前n/2个基因与疾病有关
set.seed(123)
n <- 50
p <- 100
x <- matrix(rnorm(n*p), ncol=p)
y <- x[,1:n] %*% rnorm(n) + rnorm(n)
y[y>0] <- 1  # 将疾病样本标记为1，非疾病样本标记为0
y[y<=0] <- 0

# 进行logical回归
library(glmnet)
fit <- glmnet(x[,1:n/2], y, family="binomial") # 只选取前n/2个基因
coef <- coef(fit, s="lambda.min") # 获取最小的lambda值对应的系数
coef[coef!=0] # 输出非零系数对应的基因编号

在上述代码中，我们首先生成了一组包含50个差异基因的基因表达数据，其中前n/2个基因与疾病有关。然后，将疾病样本的标签设为1，非疾病样本的标签设为0。接着，利用glmnet包中的glmnet函数进行logical回归，其中family="binomial"表示使用二项式模型。最后，我们可以获取最小的lambda值对应的系数，输出非零系数对应的基因编号，即为与模型疾病样本最相关的关键基因。