分层抽样随机森林：高效SNP选择与高维GWA数据分析

本文探讨了在处理高维度全基因组关联研究（Genome-Wide Association Study, GWA）中，如何有效地利用随机森林（Random Forest）算法进行单核苷酸多态性（Single Nucleotide Polymorphism, SNP）的选择和分类。传统的随机抽样方法在随机森林中使用默认参数选择特征子空间时，可能会导致选择大量无信息的SNP，这在面对复杂疾病数据时效率低下且准确性受限。 作者提出了一个创新的分层抽样策略，即通过等宽离散化方法将SNP根据其与疾病的相关性划分为多个组。这种方法确保了每个子空间包含一定数量的有用SNP，同时避免了繁琐的穷举搜索，降低了计算成本。在特征子空间的选择过程中，每个组随机选取相同数量的SNP，这样既能保持随机性，又能提高模型的有效性。 实验部分，作者应用这种分层抽样随机森林技术到两个全基因组SNP数据集，一个是帕金森病的病例对照数据（408,803个SNP），另一个是阿尔茨海默病的病例对照数据（380,157个SNP）。结果表明，相比于传统的随机森林方法，分层抽样方法显著提高了分类准确性和降低了错误边界，证明了其在高维GWA数据中的有效性。 此外，通过这种方法，研究者发现了一些在帕金森病数据中可能与神经系统疾病相关的有趣基因，这为后续的生物学研究提供了有价值的信息。这项研究不仅改进了随机森林在高维GWA数据中的应用，还为深入理解复杂疾病提供了新的统计学工具和技术路线。