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最近的技术进步使得可以收集高维基因组数据以及大量受试者的临床数据。在癌症等慢性疾病的研究中，整合临床和基因组数据以建立对疾病机构的全面了解是非常有趣的。尽管对综合分析进行了广泛的研究，但由于数据类型之间的数据和性质的高度差异性，临床和基因组变量之间的相互作用效应仍然是一个持续的挑战。在本文中，我们提出了一种综合方法，该方法使用单个指数变化的模型对相互作用进行建模，其中基因组特征的影响可以通过临床变量来修饰。我们提出了一种分别选择主要和相互作用效应的惩罚方法。值得注意的是，所提出的方法可以基于COX比例危害模型应用于右汇编的生存结果。我们通过广泛的模拟研究证明了所提出的方法的优势，并为激励癌症基因组研究提供了应用。
惩罚一类单个索引变化的估计 -
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